·deep-research
</>

deep-research

Многоэкземплярный (мультиагентный) организованный рабочий процесс для глубоких исследований: разбейте цель исследования на параллельные подцели, запустите подпроцессы с помощью Codex CLI («codex exec») внутри изолированной программной среды «workspace-write» по умолчанию; расставить приоритеты в приобретенных навыках работы в сети и парсинге, вернуться к инструментам MCP; агрегировать промежуточные результаты с помощью сценариев, уточнять по главам и предоставлять «путь к файлу окончательного отчета + сводку основных выводов/рекомендаций». Используется для: систематического исследования сети/данных, анализа конкурентов/отрасли, пакетного извлечения ссылок/осколков набора данных, написания длинных форм с интеграцией доказательств или когда пользователь упоминает «глубокое исследование/широкое исследование/многоагентное параллельное исследование/многопроцессное исследование».

41Установки·0Тренд·@feiskyer

Установка

$npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research

Как установить deep-research

Быстро установите AI-навык deep-research в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: feiskyer/codex-settings.

把“深度调研”当作一个可复用、可并行的生产流程来执行:主控负责澄清目标、拆解子目标、调度子进程、聚合与精修;子进程负责采集/抽取/局部分析并输出结构化 Markdown 素材;最终交付物必须是独立成品文件而不是聊天贴文。

1) 检查是否真的是“分章节、多轮整合”产出;若只是一次性生成,退回按章节重写。 2) 评估是否足够细致;若偏单薄,先判断是“子任务素材不足”还是“统稿时压缩过度”:前者驱动补充/追加调研,后者在既有素材上继续扩展润色,直至达到详细标准。

先思考再动手:追求有深度、有独立思考、超出预期的洞见(但不要在回答里提到“惊喜”);揣摩用户为什么会问这个问题、背后的假设是什么、有没有更本质的问法;同时明确你的答案应满足的成功标准,再围绕标准组织内容。

Многоэкземплярный (мультиагентный) организованный рабочий процесс для глубоких исследований: разбейте цель исследования на параллельные подцели, запустите подпроцессы с помощью Codex CLI («codex exec») внутри изолированной программной среды «workspace-write» по умолчанию; расставить приоритеты в приобретенных навыках работы в сети и парсинге, вернуться к инструментам MCP; агрегировать промежуточные результаты с помощью сценариев, уточнять по главам и предоставлять «путь к файлу окончательного отчета + сводку основных выводов/рекомендаций». Используется для: систематического исследования сети/данных, анализа конкурентов/отрасли, пакетного извлечения ссылок/осколков набора данных, написания длинных форм с интеграцией доказательств или когда пользователь упоминает «глубокое исследование/широкое исследование/многоагентное параллельное исследование/многопроцессное исследование». Источник: feiskyer/codex-settings.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research
Источник
feiskyer/codex-settings
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from feiskyer/codex-settings

Короткие ответы

Что такое deep-research?

Многоэкземплярный (мультиагентный) организованный рабочий процесс для глубоких исследований: разбейте цель исследования на параллельные подцели, запустите подпроцессы с помощью Codex CLI («codex exec») внутри изолированной программной среды «workspace-write» по умолчанию; расставить приоритеты в приобретенных навыках работы в сети и парсинге, вернуться к инструментам MCP; агрегировать промежуточные результаты с помощью сценариев, уточнять по главам и предоставлять «путь к файлу окончательного отчета + сводку основных выводов/рекомендаций». Используется для: систематического исследования сети/данных, анализа конкурентов/отрасли, пакетного извлечения ссылок/осколков набора данных, написания длинных форм с интеграцией доказательств или когда пользователь упоминает «глубокое исследование/широкое исследование/многоагентное параллельное исследование/многопроцессное исследование». Источник: feiskyer/codex-settings.

Как установить deep-research?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/feiskyer/codex-settings

Детали

Категория
</>Разработка
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01