# deep-research

Проводит систематический обзор научной литературы по теме: ищет статьи, читает их, собирает базу и пишет итоговый отчёт. Пригодится, когда нужен разбор состояния области, а не пара ссылок из поиска.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1900 установок · ★ 433
- Автор: lingzhi227
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills/tree/HEAD/skills/deep-research/SKILL.md
- Обновлён: 2026-02-27
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/lingzhi227-deep-research

## Что делает

Скилл ведёт работу по шести фазам строго по порядку: сначала свежие материалы конференций, потом широкий обзор темы, затем глубокое чтение отобранных статей, поиск кода и инструментов, синтез с пробелами в исследованиях и финальный отчёт. Перепрыгивать фазы нельзя. Перед каждой следующей фазой агент проверяет, что файлы предыдущей реально записаны на диск, и печатает отметку о завершении.

Внутри набор скриптов: `paper_finder.py` ищет опубликованные статьи конференций с фильтром по площадке и году, `search_semantic_scholar.py` и `search_arxiv.py` добавляют цитаты и свежие препринты, `paper_db.py` сливает результаты в базу, `extract_pdf.py` вытаскивает текст из PDF, `compile_report.py` собирает отчёт. Для Semantic Scholar нужен ключ API. Без Bash скилл переключается на `WebSearch` и `WebFetch`.

Приоритет отдан рецензируемым работам конференций, препринты идут как дополнение и помечаются в ссылках. Это значит, что по совсем свежей теме выборка будет тоньше. Результаты складываются в каталог с подпапками по фазам, поэтому промежуточные заметки можно править руками между запусками.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill deep-research -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/deep-research/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/deep-research/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill deep-research -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/deep-research/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill deep-research -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/deep-research/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install lingzhi227/agent-research-skills deep-research
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/deep-research/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill deep-research -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --path skills/deep-research
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/deep-research/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill deep-research -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills/tree/HEAD/skills/deep-research/SKILL.md

## Когда брать
- разобрать состояние области по свежим статьям конференций
- собрать базу статей с BibTeX и цитатами
- прочитать отобранные работы и выписать заметки по каждой
- найти открытые реализации и инструменты к теме
- сформулировать пробелы в исследованиях и написать итоговый отчёт

## Примеры запросов агенту
- сделай обзор литературы по long horizon reasoning agent
- /research retrieval augmented generation
- проведи глубокое исследование по теме агентов с памятью

## Похожие
- [literature-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/collaborative-deep-research-literature-review.md) — скилл · 732 установки
- [research-lit](https://affpapa.org/nevibecode/skills/research-lit.md) — скилл · 614 установок
- [academic-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-deep-research.md) — скилл · 560 установок
- [tooluniverse-literature-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-literature-deep-research.md) — скилл · 664 установки
- [research-ideation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/galaxy-dawn-research-ideation.md) — скилл · 566 установок
- [systematic-literature-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/systematic-literature-review.md) — скилл · 2500 установок

## Другие версии с тем же именем
- [deep-research · affaan-m](https://affpapa.org/nevibecode/skills/affaan-m-deep-research.md) — 5100 установок
- [deep-research · bytedance](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bytedance-deep-research.md) — 2800 установок
- [deep-research · 199-biotechnologies](https://affpapa.org/nevibecode/skills/199-biotechnologies-deep-research.md) — 10200 установок
- [deep-research · ruvnet](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ruvnet-deep-research.md) — 893 установки
- [deep-research · hkustdial](https://affpapa.org/nevibecode/skills/hkustdial-deep-research.md) — 496 установок

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md