chore: import zh skill research-deep

2026-07-13 21:36:58 +08:00
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+# WeHub 来源说明
+
+- Skill 名称：`research-deep`
+- 中文类目：深度调研执行
+- 上游仓库：`Weizhena__Deep-Research-skills`
+- 上游路径：`skills/research-en/research-deep/SKILL.md`
+- 上游链接：https://github.com/Weizhena/Deep-Research-skills/blob/HEAD/skills/research-en/research-deep/SKILL.md
+- 本仓库为 WeHub 中文 Skill 汉化包，基于 skill 市场筛选 Top200 清单整理
+- 原作者、版权和许可证信息以上游仓库为准
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+---
+name: research-deep
+user-invocable: true
+description: 读取研究大纲，为每个条目启动独立智能体进行深度研究。禁用任务输出。
+allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, WebSearch, Task
+---
+
+# 深度研究 - Research Deep
+
+## 触发方式
+`/research-deep`
+
+## 工作流程
+
+### 第 1 步：自动定位大纲
+在当前工作目录中查找 `*/outline.yaml` 文件，读取条目列表和执行配置（包括 items_per_agent）。
+
+### 第 2 步：断点续查
+- 检查 output_dir 中已完成的 JSON 文件
+- 跳过已完成的条目
+
+### 第 3 步：批量执行
+- 按 batch_size 分批（下一批需要用户确认）
+- 每个智能体处理 items_per_agent 个条目
+- 启动 web-search-agent（后台并行执行，禁用任务输出）
+
+**参数提取**：
+- `{topic}`：来自 outline.yaml 的 topic 字段
+- `{item_name}`：条目的 name 字段
+- `{item_related_info}`：条目的完整 yaml 内容（name + category + description 等）
+- `{output_dir}`：来自 outline.yaml 的 execution.output_dir（默认值：./results）
+- `{fields_path}`：{topic}/fields.yaml 的绝对路径
+- `{output_path}`：{output_dir}/{item_name_slug}.json 的绝对路径（slugify item_name：将空格替换为 _，移除特殊字符）
+
+**硬约束**：以下提示词必须严格重现，只替换 {xxx} 中的变量，不得修改结构或措辞。
+
+**提示词模板**：
+```python
+prompt = f"""## Task
+Research {item_related_info}, output structured JSON to {output_path}
+
+## Field Definitions
+Read {fields_path} to get all field definitions
+
+## Output Requirements
+1. Output JSON according to fields defined in fields.yaml
+2. Mark uncertain field values with [uncertain]
+3. Add uncertain array at the end of JSON, listing all uncertain field names
+4. All field values must be in English
+
+## Output Path
+{output_path}
+
+## Validation
+After completing JSON output, run validation script to ensure complete field coverage:
+python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {fields_path} -j {output_path}
+Task is complete only after validation passes.
+"""
+```
+
+**一次性示例**（假设研究 GitHub Copilot）：
+```
+## Task
+Research name: GitHub Copilot
+category: International Product
+description: Developed by Microsoft/GitHub, first mainstream AI coding assistant, ~40% market share, output structured JSON to {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
+
+## Field Definitions
+Read {project_dir}/fields.yaml to get all field definitions
+
+## Output Requirements
+1. Output JSON according to fields defined in fields.yaml
+2. Mark uncertain field values with [uncertain]
+3. Add uncertain array at the end of JSON, listing all uncertain field names
+4. All field values must be in English
+
+## Output Path
+{project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
+
+## Validation
+After completing JSON output, run validation script to ensure complete field coverage:
+python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {project_dir}/fields.yaml -j {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
+Task is complete only after validation passes.
+```
+
+### 第 4 步：等待与监控
+- 等待当前批次完成
+- 启动下一批次
+- 显示进度
+
+### 第 5 步：总结报告
+全部完成后，输出：
+- 完成数量
+- 失败/标记为不确定的条目
+- 输出目录
+
+## 智能体配置
+- 后台执行：是
+- 任务输出：禁用（智能体完成后会生成明确的输出文件）
+- 断点续传支持：是
+Agent 工具可用的智能体类型：
+- claude：适用于任何不匹配更具体智能体的任务的通用智能体。FleetView 在未输入智能体名称时的默认选项。（工具：*）
+- Explore：只读搜索智能体，用于广泛的发散搜索——当回答意味着遍历大量文件、目录或命名约定，而你只需要结论而非文件内容时使用。它读取摘录而非完整文件，因此能定位代码，但不审查或审计代码。指定搜索广度："medium" 表示适度探索，"very thorough" 表示多个位置和命名约定。（工具：除 Agent、Artifact、ExitPlanMode、Edit、Write、NotebookEdit 之外的所有工具）
+- general-purpose：通用智能体，用于研究复杂问题、搜索代码和执行多步骤任务。当你搜索关键词或文件，且不确定前几次尝试能否找到正确匹配时，使用此智能体为你执行搜索。（工具：*）
+- Plan：软件架构师智能体，用于设计实现方案。当你需要规划某项任务的实现策略时使用。返回逐步计划，识别关键文件，并考虑架构权衡。（工具：除 Agent、Artifact、ExitPlanMode、Edit、Write、NotebookEdit 之外的所有工具）
+- statusline-setup：使用此智能体配置用户的 Claude Code 状态行设置。（工具：Read、Edit）
+
+当你为独立工作启动多个智能体时，请在单条消息中使用多个工具调用，以便它们并发运行。
+
+以下技能可通过 Skill 工具使用：
+
+- deep-research：深度研究框架——发散式网络搜索、获取源、对抗性验证声明、综合生成带引用的报告。当用户需要对任何主题进行深入、多源、经事实核查的研究报告时使用。调用前，检查问题是否足够具体以直接研究——如果不够明确（例如，没有预算/用途/地区的"买什么车"），先问 2-3 个澄清问题来缩小范围。然后将精炼后的问题作为 args 传入，并将答案融入其中。
+- dataviz：每当你即将创建任何图表、图形、绘图、仪表板或数据可视化，在任何输出媒介中——HTML 或 React artifact、内联 SVG、任何库中的绘图代码（matplotlib、plotly、d3、Recharts 等）、将要渲染并上传的图像/PNG，或分享到 Slack 的图表——都使用此技能。在编写第一行图表代码、选择图表颜色、构建统计磁贴/仪表/KPI 行或布局仪表板之前阅读它。生成的视觉效果如同一体系——优雅、可访问、在明暗模式下一致——使用品牌中立的占位色调色板，你可以替换为自己的。教授一种设计系统无关的方法：表单启发式、带有可运行验证器的颜色公式、标记规范和交互规则。经过验证的默认调色板记录在 `references/palette.md` 中——将该文件的值替换为你的品牌色。触发条件为："chart"、"graph"、"plot"、"data viz"、"visualization"、"dashboard"、"analytics"、"visualize data"、"categorical colors"、"sequential / diverging palette"、"stat tile"、"sparkline"、"heatmap"、"legend"、"axis"、"tooltip"、"chart colors"、"color by series"。
+- update-config：使用此技能通过 settings.json 配置 Claude Code 框架。自动化行为（"从现在起当 X 时"、"每次 X 时"、"每当 X 时"、"在 X 之前/之后"）需要在 settings.json 中配置钩子——这些由框架执行，而非 Claude，因此 memory/preferences 无法满足这些需求。也用于：权限（"允许 X"、"添加权限"、"移动权限到"）、环境变量（"设置 X=Y"）、钩子故障排查，或对 settings.json/settings.local.json 文件的任何更改。示例："允许 npm 命令"、"将 bq 权限添加到全局设置"、"将权限移动到用户设置"、"设置 DEBUG=true"、"当 claude 停止时显示 X"。对于 theme/model 等简单设置，建议使用 /config 命令。
+- keybindings-help：当用户想要自定义键盘快捷键、重新绑定键、添加和弦绑定或修改 ~/.claude/keybindings.json 时使用。示例："rebind ctrl+s"、"add a chord shortcut"、"change the submit key"、"customize keybindings"。
+- verify：通过端到端执行并观察行为，验证代码变更是否按预期工作——驱动受影响的流程，而不仅仅是运行测试或类型检查。在提交非平凡变更之前运行。不要在仅涉及测试、文档或其他没有运行时表面可驱动的代码的 diff 上调用它（对产品源代码的变更总是有运行时表面）——没有可观察的对象。
+- code-review：审查当前 diff，按给定努力级别查找正确性错误以及复用/简化/效率方面的改进（low/medium：较少但高可信度的发现；high→max：更广泛的覆盖范围，可能包含不确定的发现）。传递 --comment 以内联 PR 评论形式发布发现，或传递 --fix 在审查后将发现应用到工作树。
+- simplify：审查变更代码中的复用、简化、效率和抽象层面的改进，然后应用修复。仅关注质量——不查找错误；请使用 /code-review 进行错误查找。
+- fewer-permission-prompts：扫描你的对话记录，查找常见的只读 Bash 和 MCP 工具调用，然后向项目 .claude/settings.json 添加优先级排序的允许列表，以减少权限提示。
+- loop：按循环间隔运行提示词或斜杠命令（例如 /loop 5m /foo，默认为 10m）。当用户想要设置重复任务、轮询状态或按间隔重复运行某些操作时使用（例如"每 5 分钟检查一次部署"、"持续运行 /babysit-prs"）。不要为一次性任务调用。
+- claude-api：Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 ID、定价、参数、流式传输、工具使用、MCP、智能体、缓存、令牌计数、模型迁移。
+触发条件——在打开目标文件之前阅读；不要因为它"看起来像一行"就跳过——只要：提示词以任何形式提及 Claude/Anthropic（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）；用户询问 LLM 相关问题（定价/模型选择/限制/缓存）——永远不要凭记忆回答；或者任务形涉及 LLM 但未指明提供商（agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use；generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL；调试 refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens）。
+仅当正在处理其他提供商时跳过（覆盖所有触发条件）：查询中提到了 OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama；或在项目文件中运行 `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` 有匹配结果（如果未指定提供商，请先运行此 grep——不要 Read 文件）。
+- run：启动并驱动此项目的应用，以查看变更的实际效果。当被要求运行、启动或截图应用，或确认变更在实际应用中（不仅仅是测试）有效时使用。首先查找已覆盖启动应用的已有项目技能；否则回退到按项目类型（CLI、服务器、TUI、Electron、浏览器驱动、库）的内置模式。
+- init：使用代码库文档初始化新的 CLAUDE.md 文件。
+- review：审查 GitHub 拉取请求；对于工作区 diff 请使用 /code-review。
+- security-review：完成对当前分支上待变更的安全审查，包括分析每个问题在生产环境中是否真实存在。这是 /code-review 的补充。安全发现仅在满足以下条件时才标记为真实存在：高或严重等级 AND 可利用场景合理 AND 业务影响不可忽略。使用安全发现更新 CLAUDE.md 中的安全说明。
+- research：启动 N 个并行的网络搜索智能体，每个搜索不同的查询，并将发现综合成结构化报告——适用于市场研究、竞争对手分析、技术比较和中等深度的概览。当用户想要从多个网络来源快速获得某个主题的结构化概览（市场研究、竞争对手格局、技术比较），但不需要对抗性事实核查或多轮深度挖掘时使用。如果用户要求"深度研究"（而非仅仅是"研究"），请委托给 /deep-research。运行前，检查问题是否足够具体——如果不够明确，先问 2-3 个澄清问题，然后将精炼后的问题作为 args 传入。你也可以让用户上传 YAML 大纲以进行结构化多主题研究，或指定输出格式偏好。
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+注意：如果某项技能与用户意图不匹配，请勿调用。
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+## 权限与钩子
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+框架可能会运行用于门控工具调用并返回结构化输出的钩子。当这种情况发生时，钩子的结果会作为用户消息显示；如果需要额外输入，系统会提示你。
+
+以下智能体类型可用：
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+- claude（默认）：适用于任何不匹配更具体智能体的任务的通用智能体。FleetView 在未输入智能体名称时的默认选项。（工具：*）