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。 来源：feiskyer/claude-code-settings。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/feiskyer/claude-code-settings --skill deep-research- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 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。 来源：feiskyer/claude-code-settings。
如何安装 deep-research？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/feiskyer/claude-code-settings --skill deep-research 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/feiskyer/claude-code-settings
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01