·tech-research
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tech-research

Grok(브라우저 자동화를 통한 X/Twitter 개발자 토론), DeepWiki(AI 기반 GitHub 저장소 분석) 및 WebSearch와 같은 여러 인텔리전스 소스를 결합하여 포괄적인 기술 연구를 수행합니다. 각 소스에 대해 병렬 하위 에이전트를 디스패치하고 결과를 통합 보고서로 종합합니다. 이 기술은 기술 평가, 라이브러리/프레임워크 비교, GitHub 저장소 연구, 개발자 감정 측정 또는 기술 아키텍처 결정 조사 시 사용해야 합니다. 트리거 문구에는 "기술 연구", "이 기술 연구", "技术调研", "调研一下", "라이브러리 비교", "프레임워크 평가", "저장소 조사"가 포함됩니다.

13설치·0트렌드·@psylch

설치

$npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research

tech-research 설치 방법

명령줄에서 tech-research AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치

  1. 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
  2. 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research
  3. 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

출처: psylch/tech-research-skill.

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(브라우저 자동화를 통한 X/Twitter 개발자 토론), DeepWiki(AI 기반 GitHub 저장소 분석) 및 WebSearch와 같은 여러 인텔리전스 소스를 결합하여 포괄적인 기술 연구를 수행합니다. 각 소스에 대해 병렬 하위 에이전트를 디스패치하고 결과를 통합 보고서로 종합합니다. 이 기술은 기술 평가, 라이브러리/프레임워크 비교, GitHub 저장소 연구, 개발자 감정 측정 또는 기술 아키텍처 결정 조사 시 사용해야 합니다. 트리거 문구에는 "기술 연구", "이 기술 연구", "技术调研", "调研一下", "라이브러리 비교", "프레임워크 평가", "저장소 조사"가 포함됩니다. 출처: psylch/tech-research-skill.

인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research
카테고리
{}데이터 분석
인증됨
최초 등록
2026-02-22
업데이트
2026-03-10

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빠른 답변

tech-research이란?

Grok(브라우저 자동화를 통한 X/Twitter 개발자 토론), DeepWiki(AI 기반 GitHub 저장소 분석) 및 WebSearch와 같은 여러 인텔리전스 소스를 결합하여 포괄적인 기술 연구를 수행합니다. 각 소스에 대해 병렬 하위 에이전트를 디스패치하고 결과를 통합 보고서로 종합합니다. 이 기술은 기술 평가, 라이브러리/프레임워크 비교, GitHub 저장소 연구, 개발자 감정 측정 또는 기술 아키텍처 결정 조사 시 사용해야 합니다. 트리거 문구에는 "기술 연구", "이 기술 연구", "技术调研", "调研一下", "라이브러리 비교", "프레임워크 평가", "저장소 조사"가 포함됩니다. 출처: psylch/tech-research-skill.

tech-research 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/psylch/tech-research-skill --skill tech-research 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/psylch/tech-research-skill

상세

카테고리
{}데이터 분석
출처
skills.sh
최초 등록
2026-02-22

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