К основному содержанию
скилл CX Codex

research-workflow — скилл для Claude Code: исследование по шагам

Ведёт агента через планирование, серию поисковых запросов, разбор источников и сборку вывода. Пригодится, когда нужен отчёт, а не одна быстрая справка.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add jwynia/agent-skills --skill research-workflow -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает research-workflow

Скилл задаёт агенту порядок работы над темой: сначала формулировка исследовательских вопросов и план запросов, потом сами поиски, затем группировка находок и синтез. Внутри четыре фазы — планирование, выполнение, анализ, синтез. Для каждой фазы есть свои шаги: разбить тему на подтемы, идти от общих запросов к частным, оценивать источники по авторитету и датам, отмечать уровень уверенности в каждом выводе.

В комплекте шаблоны: план исследования, чек-лист оценки источников и шаблон отчёта. Агент записывает по каждому поиску использованный запрос, число просмотренных результатов и ключевые находки, а на выходе предлагает формат — краткое резюме, полный отчёт или список действий.

Главное ограничение прямо в описании скилла: нужна возможность веб-поиска. Без неё или без запаса времени на многофазный процесс скилл не заработает — для простого факта он и не предназначен, там хватит обычного поиска. Это повод проверить, есть ли у вашего агента доступ к WebSearch или аналогичному инструменту, прежде чем ставить.

Какие задачи решает

  • разложить большую тему на подтемы и вопросы
  • собрать план поисковых запросов от общего к частному
  • оценить надёжность источников по авторитету и дате
  • свести находки из разных источников в один отчёт
  • отметить, где источники расходятся и чего не хватает

Примеры запросов агенту

  • Проведи исследование по теме «API versioning best practices» и собери отчёт
  • Сделай глубокий разбор: несколько запросов, оценка источников, синтез
  • Исследуй тему и покажи, где данные противоречат друг другу

Как установить research-workflow

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add jwynia/agent-skills --skill research-workflow -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/research-workflow/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/research-workflow/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора77

interactive-fiction Разбирает проблемы ветвящегося нарратива: выборы без последствий, неразрешимое ветвление, конфликт свободы игрока и авторской истории. CX Codex +1 558установок prose-style Разбирает проблемы на уровне предложений: монотонность, плоские фразы, лишние эпитеты, скачки голоса. Полезен, когда структура уже готова. CX Codex +1 553установок pptx-generator Собирает презентации PowerPoint из шаблона с подстановкой текста или с нуля по JSON-описанию. Пригодится, когда отчёт или питч-дек нужно собрать кодом, а не руками в PowerPoint. CX Codex +1 541установок musical-dna Разбирает музыку артиста на приёмы и звуковые качества, чтобы описать её без упоминания имени. Пригодится для промптов к генераторам музыки. CX Codex +1 540установок good-thinking Скилл для аудита того, как агент рассуждает: где операции работают впустую и какая ориентация ими управляет. CX Codex +1 513установок key-moments Скилл помогает строить сюжет от ключевых эмоциональных сцен, а не от механической раскадровки. Пригодится, когда план истории выглядит безжизненным. CX Codex +1 503установок lyric-diagnostic Скилл ищет, почему текст песни звучит плоско или шаблонно, и разбирает его по шести параметрам: ритм, рифма, смысл, регистр, звук, структура. CX Codex +1 498установок code-review Скилл задаёт структуру ревью: что проверять в корректности, безопасности и производительности, как писать комментарии и когда PR слишком большой. CX Codex +1 498установок

Похожие

deep-research claude-office-skills Ведёт исследование по теме по фазам: скоуп, сбор, анализ, синтез, отчёт. Пригодится, когда нужен структурированный разбор, а не набор ссылок. CX Codex +1 5 000установок github-deep-research bytedance Проводит многораундовое исследование любого GitHub-репозитория и собирает структурированный markdown-отчёт с таймлайном, метриками и диаграммами Mermaid. CX Codex +1 2 900установок wiki-research Ar9av Гоняет несколько раундов поиска по теме, сводит найденное и раскладывает результат по страницам Obsidian-вики. CX Codex +1 2 800установок research Weizhena Скилл проводит предварительное исследование темы и собирает черновик плана: список объектов изучения и набор полей для каждого. Пригодится перед академическим обзором или сравнением технологий. CX Codex +1 742установок research-add-fields Weizhena Дописывает определения полей в уже готовый research-план. Пригодится, когда тема раскрыта, а списка полей для сбора данных не хватает. CX Codex +1 682установок render-html wanshuiyin Превращает Markdown- и JSON-артефакты ARIS в один HTML-файл, который удобно читать человеку. Пригодится, когда отчёт по идеям или ревью нужно показать, а не парсить глазами. CX Codex +1 369установок

Рядом в теме «Наука и исследования»

Всё по теме «Наука и исследования» →

Вопросы о research-workflow

Как установить research-workflow в Claude?

Выполните npx skills add jwynia/agent-skills --skill research-workflow -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/research-workflow/SKILL.md.

Что делает research-workflow?

Проводит агента через четыре фазы исследования: планирование вопросов и запросов, выполнение поисков, анализ находок, синтез в отчёт или список действий.

Что нужно для работы скилла?

Возможность веб-поиска — WebSearch или похожий инструмент. Ещё понадобится время на многофазный процесс: для одного факта скилл не нужен.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: research-workflow
description: "Guide agents through structured research including planning, multi-query execution, source analysis, and synthesis. Use for comprehensive topic research, deep investigation, or creating research reports. Keywords: research, investigate, deep dive, comprehensive, analysis, synthesis, report."
license: MIT
compatibility: Designed for Claude Code and similar products. Web search capability required.
metadata:
  author: agent-skills
  version: "1.0"
  type: orchestrator
  mode: assistive
  domain: research
---

# Research Workflow

A structured methodology for conducting comprehensive research. This skill guides you through planning, executing, analyzing, and synthesizing research on any topic.

## When to Use This Skill

Use this skill when:
- The user needs comprehensive research on a topic
- Multiple search queries are needed to fully answer a question
- Source credibility and synthesis matter
- A research report or documented findings are expected
- Keywords mentioned: research, investigate, deep dive, comprehensive analysis

Do NOT use this skill when:
- A single quick search will suffice (use web-search instead)
- The user just wants a simple fact lookup
- No synthesis or analysis is needed
- Time is extremely limited

## Prerequisites

Before using this skill, ensure:
- **Web search capability** is available (web-search skill, WebSearch tool, or similar)
- Sufficient time for multi-phase research process
- Clear understanding of the research question or topic

## Research Phases Overview

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RESEARCH WORKFLOW                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1. PLANNING          2. EXECUTION                          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                       │
│  │ Define       │    │ Run searches │                       │
│  │ questions    │───>│ Evaluate     │                       │
│  │ Plan queries │    │ sources      │                       │
│  └──────────────┘    └──────────────┘                       │
│         │                   │                               │
│         v                   v                               │
│  3. ANALYSIS          4. SYNTHESIS                          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                       │
│  │ Organize     │    │ Create       │                       │
│  │ findings     │───>│ coherent     │                       │
│  │ Find patterns│    │ output       │                       │
│  └──────────────┘    └──────────────┘                       │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## Phase 1: Planning

Before any searches, establish a clear research plan.

### Step 1: Define the Research Question

Convert the topic into specific, answerable questions.

**Example**:
- Topic: "AI in healthcare"
- Questions:
  1. What are the current applications of AI in healthcare?
  2. What are the main benefits and challenges?
  3. What regulations govern AI in healthcare?
  4. What are the latest developments (last 6 months)?

### Step 2: Identify Sub-Topics

Break down the main topic into searchable components:
- Core concepts and definitions
- Current state and applications
- Benefits and advantages
- Challenges and limitations
- Recent developments
- Future trends

### Step 3: Plan Search Strategy

Create a search plan with query progression:

1. **Broad queries first**: Get overall landscape
   - "[topic] overview"
   - "[topic] introduction guide"

2. **Specific queries next**: Dive into details
   - "[topic] specific aspect"
   - "[topic] case study"

3. **Verification queries last**: Confirm findings
   - "[topic] criticism challenges"
   - "[topic] latest news [year]"

Use the template at [assets/research-plan-template.md](assets/research-plan-template.md) to document your plan.

## Phase 2: Execution

Execute your search plan systematically.

### Step 1: Run Searches

Execute queries in order, using appropriate search parameters:

```bash
# Broad overview
web-search "AI in healthcare overview 2024"

# Specific deep dive
web-search "AI diagnostic imaging applications" --depth advanced

# Current news
web-search "AI healthcare regulations 2024" --topic news --time month
```

### Step 2: Document Each Search

For each search, record:
- Query used
- Number of results reviewed
- Key findings (2-3 bullet points)
- Notable sources
- New questions raised

### Step 3: Evaluate Sources

Use the checklist at [assets/source-evaluation-checklist.md](assets/source-evaluation-checklist.md) to assess:

**Credibility Indicators**:
- Author/organization expertise
- Publication reputation
- Date of publication
- Citations and references

**Quality Signals**:
- Evidence-based claims
- Multiple perspectives
- Clear methodology

### Step 4: Iterate as Needed

Research is not linear. Based on findings:
- Add new queries for gaps discovered
- Verify surprising claims
- Explore unexpected connections

## Phase 3: Analysis

Organize and analyze your collected findings.

### Step 1: Group Findings by Theme

Organize results into categories:
- Core concepts
- Current state
- Benefits/opportunities
- Challenges/risks
- Recent developments
- Expert opinions

### Step 2: Identify Patterns

Look for:
- **Consensus**: Where do multiple sources agree?
- **Conflicts**: Where do sources disagree?
- **Gaps**: What questions remain unanswered?
- **Trends**: What direction is the field moving?

### Step 3: Assess Confidence

For each finding, determine confidence level:
- **High**: Multiple authoritative sources agree
- **Medium**: Some evidence, limited sources
- **Low**: Single source or conflicting information

### Step 4: Note Limitations

Document:
- What couldn't be found
- Areas needing more research
- Potential biases in sources

## Phase 4: Synthesis

Create coherent, useful output from your analysis.

### Step 1: Structure the Output

Choose appropriate format based on use case:
- **Executive summary**: Quick overview for decisions
- **Full report**: Comprehensive documentation
- **Action items**: Practical next steps

Use the template at [assets/research-report-template.md](assets/research-report-template.md).

### Step 2: Write the Synthesis

Key principles:
- Lead with most important findings
- Connect related concepts
- Note confidence levels
- Acknowledge limitations
- Cite sources

### Step 3: Include Actionable Elements

End with practical outputs:
- Key takeaways (3-5 points)
- Recommendations
- Further research suggestions
- Decision points

## Complete Example

### Scenario: Research "Best practices for API versioning"

**Phase 1 - Planning**:
```
Research Question: What are the best practices for API versioning?

Sub-questions:
1. What versioning strategies exist?
2. What are pros/cons of each?
3. What do major companies use?
4. What do experts recommend?

Search Plan:
- "API versioning strategies comparison"
- "REST API versioning best practices 2024"
- "API versioning header vs URL vs query parameter"
- "large companies API versioning approach"
```

**Phase 2 - Execution**:
```
Query 1: "API versioning strategies comparison"
- Found: URL versioning, header versioning, query parameter
- Key insight: URL versioning most common, header more "RESTful"
- Sources: REST API tutorial, Martin Fowler blog

Query 2: "REST API versioning best practices 2024"
- Found: Semantic versioning principles apply
- Key insight: Version only when breaking changes
- Sources: API design guides, Stack Overflow discussions
```

**Phase 3 - Analysis**:
```
Consensus Points:
- Version only for breaking changes
- Be consistent within an API
- Document version lifecycle

Conflicts:
- URL vs header placement (no clear winner)
- When to deprecate old versions

Gaps:
- Limited data on performance impact
- Few studies on developer experience
```

**Phase 4 - Synthesis**:
```
Key Findings:
1. Three main strategies exist (URL, header, query param)
2. URL versioning is most common and discoverable
3. Header versioning is considered more "pure" REST
4. Version only on breaking changes
5. Major companies split between approaches

Recommendations:
- Use URL versioning for public APIs (discoverability)
- Consider header versioning for internal APIs
- Document deprecation timeline clearly
- Use semantic versioning principles
```

## Quality Checklist

Before completing research, verify:

- [ ] Clear research questions were defined
- [ ] Multiple queries were executed (minimum 3-5)
- [ ] Sources were evaluated for credibility
- [ ] Findings are organized by theme
- [ ] Consensus and conflicts are noted
- [ ] Confidence levels are indicated
- [ ] Limitations are acknowledged
- [ ] Output is actionable

## Reference Materials

For detailed guidance, see:
- [Research Methodology](references/methodology.md) - In-depth methodology background
- [Output Formats](references/output-formats.md) - Detailed format specifications

## Templates

- [Research Plan Template](assets/research-plan-template.md)
- [Research Report Template](assets/research-report-template.md)
- [Source Evaluation Checklist](assets/source-evaluation-checklist.md)

## Limitations

This workflow has the following limitations:
- Quality depends on available web search capability
- Cannot access paywalled or restricted content
- Time-intensive for comprehensive research
- Synthesis quality depends on agent capabilities
- May miss very recent developments not yet indexed

## Related Skills

- **web-search**: For executing individual web searches (used within this workflow)

© agent-skills · MIT · jwynia/agent-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой