anycap-deepresearch — скилл для Claude Code: глубокое исследование
Скилл ведёт агента по пяти фазам исследования: план, сбор источников, проверка, синтез и публикация отчёта. Пригодится, когда одного поиска мало.
npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a claude-codeЧто делает anycap-deepresearch
Скилл задаёт порядок работы: сначала необязательный предварительный поиск, потом обязательное уточнение задачи у пользователя, затем планирование, сбор материала, анализ, синтез и выдача результата. На этапе анализа агент возвращается к сбору, если нашёл пробелы. Все промежуточные файлы — результаты поиска, скачанные страницы, заметки — сохраняются локально и служат базой для перекрёстной проверки.
Внутри пять файлов-инструкций: 01-plan.md, 02-gather.md, 03-analyze.md, 04-synthesize.md, 05-deliver.md. Работа идёт через CLI anycap: anycap search --query ищет страницы, anycap search --prompt даёт ответ со ссылками на источники, anycap crawl читает страницу как Markdown, anycap image generate рисует схемы, anycap drive upload и anycap page deploy публикуют результат. Диаграммы в отчёте описываются синтаксисом mermaid.
Перед началом нужен установленный и авторизованный anycap — проверить можно командой anycap status. Ещё понадобится локальная рабочая папка для промежуточных файлов. Уточнение задачи пропускать нельзя: без него агент дальше работает автономно и вопросы по ходу сбора и анализа не задаёт. Если anycap не авторизован, скилл не стартует — это первое, что стоит проверить.
Какие задачи решает
- собрать отчёт по теме из нескольких независимых источников
- сравнить два продукта или технологии по одним критериям
- провести обзор литературы и найти пробелы в материалах
- разобрать рынок или конкурентов и свести данные в один документ
- опубликовать готовый отчёт как веб-страницу или сохранить в облако
Примеры запросов агенту
- Сделай глубокое исследование по теме «локальные модели для кода»: план, источники, проверка фактов, отчёт с ссылками
- Сравни Postgres и SQLite для встраиваемого хранилища и оформи результат как отчёт
- Проведи обзор литературы по кэшированию в LLM-инференсе и опубликуй отчёт через anycap page deploy
Как установить anycap-deepresearch
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/anycap-deepresearch/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/anycap-deepresearch/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/anycap-deepresearch/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/anycap-deepresearch/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install anycap-ai/anycap anycap-deepresearch2Вручную: положить файлы
.github/skills/anycap-deepresearch/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/anycap-ai/anycap --path skills/anycap-deepresearchВручную: положить файлы
.devin/skills/anycap-deepresearch/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о anycap-deepresearch
Как установить anycap-deepresearch в Claude?
Выполните npx skills add anycap-ai/anycap --skill anycap-deepresearch -a claude-code. После установки файл скилла лежит в ~/.claude/skills/anycap-deepresearch/SKILL.md.
Что делает anycap-deepresearch?
Проводит многошаговое исследование: планирует поиск, собирает и сохраняет источники, перекрёстно проверяет утверждения, пишет отчёт и публикует его. Работает через CLI anycap.
Что нужно для работы скилла?
Установленный и авторизованный anycap — проверяется командой anycap status — и локальная папка для промежуточных файлов. Скилл подходит любому агенту, который умеет выполнять команды оболочки.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: anycap-deepresearch
description: "Guide for conducting thorough, multi-source research and producing comprehensive, well-sourced reports. Powered by AnyCap -- the capability runtime that equips AI agents with web search (including AI Grounded citations), web crawl, image generation, cloud storage, and one-click web publishing through a single CLI. Use when the user asks for deep research, competitive analysis, market research, technical deep dive, literature review, technology comparison, or any task requiring multi-source information gathering and synthesis. Also use when users say \"investigate\", \"survey the landscape\", \"compare X vs Y\", \"state of the art\", \"write a report on\", \"look into\", \"find out about\", \"analyze the market\", or any inquiry that needs more than a single search. Trigger on mentions of research, analysis, investigation, comparison, report, survey, or deep dive."
metadata:
version: 0.6.5
website: https://anycap.ai
license: MIT
compatibility: Requires anycap CLI (authenticated). Works with any agent that supports shell commands.
---
# AnyCap Deep Research
> **Read this entire file before starting.** It defines the multi-source research workflow from planning through synthesis.
Conduct thorough, multi-source research on any topic. Gather information broadly, verify claims rigorously, and synthesize findings into a polished, well-sourced report.
**Think deeply. Search broadly. Verify everything. Deliver clearly.**
## Before You Start
**Read all five reference files before taking any action.** Understanding the full process prevents wasted effort and ensures thorough research.
1. Read this file (SKILL.md) for the overview and principles
2. Read each reference in order:
- [01-plan.md](references/01-plan.md)
- [02-gather.md](references/02-gather.md)
- [03-analyze.md](references/03-analyze.md)
- [04-synthesize.md](references/04-synthesize.md)
- [05-deliver.md](references/05-deliver.md)
3. Then begin Phase 1: Plan
For detailed CLI command usage (flags, output formats, jq patterns), refer to the **anycap-cli** skill and its references.
## Prerequisites
- `anycap` CLI installed and authenticated (`anycap status` to verify)
- A local working directory for intermediate files
## When to Use This Skill
- Deep research, research report, deep dive on any topic
- Competitive analysis, market research, technology comparison
- Literature review or state-of-the-art survey
- Investigative research requiring cross-referencing multiple sources
- Any task where a single search is insufficient
## Research Process
Follow the research process below. User clarification is **mandatory** -- do not skip it.
```mermaid
graph LR
A["Preliminary Search<br/>(optional)"] --> B[Clarify with User]
B --> C[Plan]
C --> D[Gather]
D --> E[Analyze]
E --> F[Synthesize]
F --> G[Deliver]
E -->|gaps found| D
```
The process starts with an optional preliminary search to build context, followed by a **mandatory** clarification with the user, then autonomous execution.
Each phase has detailed guidance in the references:
1. **[Plan](references/01-plan.md)** -- Preliminary search (optional), clarify with user (mandatory), design search strategy, set up workspace
2. **[Gather](references/02-gather.md)** -- Execute searches, crawl pages, download and save all raw material
3. **[Analyze](references/03-analyze.md)** -- Cross-verify claims, assess source quality, identify gaps
4. **[Synthesize](references/04-synthesize.md)** -- Write the report with proper sourcing and illustrations
5. **[Deliver](references/05-deliver.md)** -- Save to Drive, publish as web page, or both
## Human-in-the-Loop
This skill involves the user at key decision points:
1. **Before research begins** -- Clarify the research question, confirm sub-questions, agree on delivery format, and ask whether image generation is permitted. See [01-plan.md](references/01-plan.md).
2. **During synthesis** -- Review all downloaded and generated images yourself (via `anycap actions image-read`) before including them in the report. See [04-synthesize.md](references/04-synthesize.md).
Do not skip the initial clarification. A 2-minute conversation with the user can save an hour of misguided research.
**Once research begins (Phase 2 onward), work autonomously.** Do not interrupt the user with questions during gathering, analysis, or synthesis. Make your best judgment based on the preferences established in Phase 1. If you encounter ambiguity, note it in your research journal and resolve it with the best available evidence.
## Core Principles
**Be thorough, not frugal.** Use as many searches and crawls as needed to produce a comprehensive report. Breadth and depth of research determine report quality.
**Save everything.** Write intermediate results (search outputs, crawled pages, grounding responses, notes) to local files. These are your evidence base for cross-verification and sourcing.
**Verify, do not assume.** Cross-check important claims across multiple independent sources. When sources conflict, investigate further rather than picking one.
**Search in parallel.** When sub-questions are independent, run multiple searches concurrently rather than sequentially. This produces results faster and gives you more material to cross-reference.
**Prefer AI Grounded search for complex questions.** Grounding search (`--prompt`) synthesizes across multiple sources and provides citations. Use it generously for questions that benefit from multi-source synthesis. Use general search (`--query`) for finding specific pages and data points.
**Use mermaid for diagrams.** When the report needs architecture diagrams, flow charts, timelines, or comparisons, use mermaid syntax in markdown. Both Drive and Page render mermaid natively. Always verify mermaid diagrams render correctly before including them in the final report (see [04-synthesize.md](references/04-synthesize.md)).
**Prefer original images.** When a source provides relevant images, diagrams, or screenshots, download and use the originals. Only generate images when you need to explain a concept, aggregate data into a visualization, or express information more clearly than the source material. Generated images must not misrepresent or deviate from the source material.
## Quick Reference
| Tool | Purpose |
|------|---------|
| `anycap search --query "..."` | Find pages on a topic |
| `anycap search --query "..." --no-crawl` | Fast scan: titles and URLs only |
| `anycap search --prompt "..."` | AI Grounded answer with citations |
| `anycap crawl <url>` | Read a web page as Markdown |
| `anycap image generate ...` | Create explanatory illustrations |
| `anycap drive upload ...` | Store files in the cloud |
| `anycap drive share ...` | Generate a shareable link |
| `anycap page deploy ...` | Publish as a web page |
© anycap-ai · MIT · anycap-ai/anycap