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.