tech-research

Orchestrate multi-source technical research by dispatching parallel subagents to gather intelligence from X/Twitter (via Grok), GitHub repositories (via DeepWiki), and the web (via WebSearch). Synthesize all findings into a single actionable report.

Architecture: The main agent orchestrates research using one of two modes — lightweight (Task Subagents) or heavyweight (Agent Teammates) — chosen based on research complexity.

| Single topic, multiple data sources (Grok + DeepWiki + WebSearch) | Light → Task Subagents | | Multiple independent topics/competitors needing cross-comparison | Heavy → Agent Teammates | | Research may produce follow-up questions requiring dynamic re-scoping | Heavy → Agent Teammates | | Agent count ≥ 4 | Heavy → Agent Teammates |

Grok (ブラウザ自動化による X/Twitter 開発者ディスカッション)、DeepWiki (AI を活用した GitHub リポジトリ分析)、WebSearch など、複数のインテリジェンス ソースを組み合わせた包括的な技術調査。ソースごとに並行サブエージェントを派遣し、調査結果を統合レポートに統合します。このスキルは、テクノロジーの評価、ライブラリ/フレームワークの比較、GitHub リポジトリの調査、開発者の感情の測定、または技術的なアーキテクチャの決定の調査を行うときに使用する必要があります。トリガー フレーズには、「技術研究」、「この技術を研究」、「技术调研」、「调研一下」、「ライブラリの比較」、「フレームワークの評価」、「リポジトリの調査」などがあります。 ソース: psylch/tech-research-skill。