deep-research
✓深度调研的多Agent编排工作流:把一个调研目标拆成可并行子目标,用 Claude Code 非交互模式(`claude -p`)运行子进程;联网与采集优先使用已安装的 skills,其次使用 MCP 工具;用脚本聚合子结果并分章精修,最终交付"成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要"。用于:系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合,或用户提及"深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研"等场景。
SKILL.md
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。
| 微型 | 1-2 | 主进程直接执行 | 仍需 raw/、logs/、finalreport.md | | 小型 | 3-5 | 启动子进程,串行或少量并行 | 完整目录结构 | | 中型 | 6-15 | 并行子进程(默认 8 并发) | 完整目录结构 + 调度脚本 | | 大型 | >15 | GNU Parallel + 分批调度 | 完整目录结构 + 多阶段调度 |
深度调研的多Agent编排工作流:把一个调研目标拆成可并行子目标,用 Claude Code 非交互模式(`claude -p`)运行子进程;联网与采集优先使用已安装的 skills,其次使用 MCP 工具;用脚本聚合子结果并分章精修,最终交付"成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要"。用于:系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合,或用户提及"深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研"等场景。 來源:feiskyer/claude-code-settings。
可引用資訊
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- 安裝指令
npx skills add https://github.com/feiskyer/claude-code-settings --skill deep-research- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 deep-research?
深度调研的多Agent编排工作流:把一个调研目标拆成可并行子目标,用 Claude Code 非交互模式(`claude -p`)运行子进程;联网与采集优先使用已安装的 skills,其次使用 MCP 工具;用脚本聚合子结果并分章精修,最终交付"成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要"。用于:系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合,或用户提及"深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研"等场景。 來源:feiskyer/claude-code-settings。
如何安裝 deep-research?
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/feiskyer/claude-code-settings --skill deep-research 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪?
https://github.com/feiskyer/claude-code-settings
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01