什么是 deep-research？
当用户请求“研究”、“深入研究”、“帮助我研究”、“调查一下这个”，或者提到需要搜索、组织或总结特定主题的技术内容时，应该使用此技能。 来源：zrt-ai-lab/opencode-skills。
·deep-research
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deep-research
✓当用户请求“研究”、“深入研究”、“帮助我研究”、“调查一下这个”，或者提到需要搜索、组织或总结特定主题的技术内容时，应该使用此技能。
如何安装 deep-research
通过命令行快速安装 deep-research AI 技能到你的开发环境
- 打开终端: 打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等）
- 运行安装命令: 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill deep-research
- 验证安装: 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、Cursor 或 OpenClaw 中使用
来源：zrt-ai-lab/opencode-skills。
SKILL.md
查看原文| 内容提取 | 从 URL、文档中提取核心信息 | | 深度调研 | 联网搜索补充背景、对比、最新进展 | | 报告生成 | 默认生成 Markdown 和 Word 两个版本 | | 图解生成 | 为核心概念生成技术信息图 | | Word 格式化 | 自动处理目录、标题加粗、表格实线等样式 |
| 核心架构/原理 | 必须 | arch | 系统结构、技术栈、模块组成 | | 流程/步骤 | 必须 | flow | 工作流、执行顺序、操作步骤 | | A vs B 对比 | 必须 | compare | 两种方案/技术的对比 | | 3个以上要素 | 建议 | concept | 核心概念、多个方面组成 | | 纯文字表格 | 不需要 | - | 用 Markdown 表格即可 | | 代码示例 | 不需要 | - | 用代码块即可 |
| 架构图 | -t arch | 科技蓝 #4A90D9 | 分层/模块化 | | 流程图 | -t flow | 蓝+绿+橙 | 从上到下 | | 对比图 | -t compare | 蓝 vs 橙 | 左右分栏 | | 概念图 | -t concept | 蓝紫渐变 | 中心发散 |
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/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill deep-research- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-23
- 更新时间
- 2026-03-10
快速解答
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/zrt-ai-lab/opencode-skills --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、Cursor 或 OpenClaw 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-23