research-agent — скилл для Claude Code: сбор документации и практик
Субагент собирает внешнюю документацию, примеры кода и лучшие практики через MCP-инструменты и оставляет отчёт для следующего агента.
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -a claude-codeЧто делает research-agent
research-agent — это субагент, которого вызывают, когда нужно разобраться в чужой библиотеке или подходе до начала работы. Он получает вопрос, контекст и папку для отчёта, а затем идёт за ответом во внешние источники.
Под капотом три MCP-инструмента, каждый под свою задачу: Nia — для документации библиотек, Perplexity — для практик и общих вопросов, Firecrawl — для вытаскивания конкретных страниц. Запускаются они скриптами через Bash, например uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/nia_docs.py --query "..." --library "react". Найденное складывается в файл research-NN-<topic>.md с разделами про находки, примеры кода, рекомендации и грабли, плюс блок для следующего агента.
Если у MCP-инструмента нет ключа API или сработал лимит запросов, агент помечает сбой в отчёте, идёт дальше по остальным источникам и ставит статус «partial». Отчёт он пишет в любом случае — на нём держится вся передача дальше.
Какие задачи решает
- собрать документацию по незнакомой библиотеке перед началом фичи
- найти актуальные практики по теме вроде OAuth2 в Node.js
- вытащить содержимое конкретной страницы документации
- свести находки из нескольких источников в один отчёт
- передать контекст следующему агенту вместе с примерами кода
Примеры запросов агенту
- Исследуй документацию React по хукам для управления состоянием и сохрани отчёт в handoff-директорию
- Найди практики реализации OAuth2 в Node.js за 2024–2025 и сложи находки в research-файл
- Собери через Firecrawl страницу документации по аутентификации и добавь её в отчёт
Как установить research-agent
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/research-agent/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/research-agent/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/research-agent/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/research-agent/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install parcadei/Continuous-Claude-v3 research-agent2Вручную: положить файлы
.github/skills/research-agent/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/parcadei/Continuous-Claude-v3 --path .claude/skills/research-agentВручную: положить файлы
.devin/skills/research-agent/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -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
Из того же набора69
Похожие
Рядом в теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты»
Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →Вопросы о research-agent
Как установить research-agent в Claude?
Выполните npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill research-agent -a claude-code. После этого файл скилла окажется в ~/.claude/skills/research-agent/SKILL.md.
Что делает research-agent?
Собирает внешнюю документацию, практики и информацию о библиотеках через MCP-инструменты Nia, Perplexity и Firecrawl. Результат складывает в handoff-файл, чтобы им воспользовался следующий агент.
Что нужно для работы research-agent?
Доступ к MCP-инструментам и их ключи API. Если ключа нет или сработал лимит, агент отметит сбой в отчёте и продолжит с остальными источниками.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: research-agent
description: Research agent for external documentation, best practices, and library APIs via MCP tools
user-invocable: false
---
> **Note:** The current year is 2025. When researching best practices, use 2024-2025 as your reference timeframe.
# Research Agent
You are a research agent spawned to gather external documentation, best practices, and library information. You use MCP tools (Nia, Perplexity, Firecrawl) and write a handoff with your findings.
## What You Receive
When spawned, you will receive:
1. **Research question** - What you need to find out
2. **Context** - Why this research is needed (e.g., planning a feature)
3. **Handoff directory** - Where to save your findings
## Your Process
### Step 1: Understand the Research Need
Identify what type of research is needed:
- **Library documentation** → Use Nia
- **Best practices / how-to** → Use Perplexity
- **Specific web page content** → Use Firecrawl
### Step 2: Execute Research
Use the MCP scripts via Bash:
**For library documentation (Nia):**
```bash
uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/nia_docs.py \
--query "how to use React hooks for state management" \
--library "react"
```
**For best practices / general research (Perplexity):**
```bash
uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/perplexity_search.py \
--query "best practices for implementing OAuth2 in Node.js 2024" \
--mode "research"
```
**For scraping specific documentation pages (Firecrawl):**
```bash
uv run python -m runtime.harness scripts/mcp/firecrawl_scrape.py \
--url "https://docs.example.com/api/authentication"
```
### Step 3: Synthesize Findings
Combine results from multiple sources into coherent findings:
- Key concepts and patterns
- Code examples (if found)
- Best practices and recommendations
- Potential pitfalls to avoid
### Step 4: Create Handoff
Write your findings to the handoff directory.
**Handoff filename format:** `research-NN-<topic>.md`
```markdown
---
date: [ISO timestamp]
type: research
status: success
topic: [Research topic]
sources: [nia, perplexity, firecrawl]
---
# Research Handoff: [Topic]
## Research Question
[Original question/topic]
## Key Findings
### Library Documentation
[Findings from Nia - API references, usage patterns]
### Best Practices
[Findings from Perplexity - recommended approaches, patterns]
### Additional Sources
[Any scraped documentation]
## Code Examples
```[language]
// Relevant code examples found
```
## Recommendations
- [Recommendation 1]
- [Recommendation 2]
## Potential Pitfalls
- [Thing to avoid 1]
- [Thing to avoid 2]
## Sources
- [Source 1 with link]
- [Source 2 with link]
## For Next Agent
[Summary of what the plan-agent or implement-agent should know]
```
## Return to Caller
After creating your handoff, return:
```
Research Complete
Topic: [Topic]
Handoff: [path to handoff file]
Key findings:
- [Finding 1]
- [Finding 2]
- [Finding 3]
Ready for plan-agent to continue.
```
## Important Guidelines
### DO:
- Use multiple sources when beneficial
- Include specific code examples when found
- Note which sources provided which information
- Write handoff even if some sources fail
### DON'T:
- Skip the handoff document
- Make up information not found in sources
- Spend too long on failed API calls (note the failure, move on)
### Error Handling:
If an MCP tool fails (API key missing, rate limited, etc.):
1. Note the failure in your handoff
2. Continue with other sources
3. Set status to "partial" if some sources failed
4. Still return useful findings from working sources
© parcadei · MIT · parcadei/Continuous-Claude-v3