deep-research · zernie — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Организует сбор данных через параллельных субагентов и сохраняет факты со ссылками на диск, чтобы детали не пропали после сжатия контекста.
npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -a claude-codeЧто делает deep-research
Скилл решает проблему потери контекста при параллельных исследованиях. Когда десяток субагентов собирают данные, их промежуточные выводы обычно оседают во временных транскриптах и теряются после очистки контейнера. В результате вместо десятков тысяч токенов информации остаётся лишь краткая выжимка.
Инструкция обязывает агентов создавать два файла: итоговый отчёт и подробное приложение с точными цифрами и исходными URL. Каждый субагент сначала записывает свои находки на диск, а финальный синтез строится по этим файлам, а не по памяти диалога.
Маркетинговые и конкурентные отчёты скилл запрещает коммитить в публичный репозиторий: такие данные передаются прямо пользователю, чтобы конфиденциальные планы не осели в истории Git.
Какие задачи решает
- сохранить сырые данные и прямые ссылки при параллельном поиске
- сформировать подробное приложение к краткому аналитическому отчёту
- настроить запись промежуточных результатов субагентов на диск
- исключить случайную публикацию внутренней аналитики в открытом Git-репозитории
Примеры запросов агенту
- Изучи конкурентов на рынке локальных векторных баз и сохрани все источники в отдельное приложение
- Запусти параллельное исследование архитектуры движка и запиши сырые выводы субагентов на диск
Как установить deep-research
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/deep-research/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/deep-research/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/deep-research/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/deep-research/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install zernie/vigiles deep-research2Вручную: положить файлы
.github/skills/deep-research/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/zernie/vigiles --path .claude/skills/deep-researchВручную: положить файлы
.devin/skills/deep-research/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -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 deep-research
Как установить deep-research в Claude Code?
Выполните команду npx skills add zernie/vigiles --skill deep-research -a claude-code. Конфигурация сохранится по пути ~/.claude/skills/deep-research/SKILL.md.
Зачем нужен скилл deep-research?
Он задаёт правила для глубоких исследований: субагенты обязаны писать детальные данные с URL на диск, предотвращая потерю фактов при сжатии контекста нейросетью.
Куда сохраняются результаты анализа?
Технические справки идут в папку docs/ или заметки для контрибьюторов, а конкурентные и ценовые данные выводятся пользователю без сохранения в публичный репозиторий.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: deep-research description: Use when the user asks to research a topic in depth, map a competitive/market landscape, run a multi-source investigation, or "fan out" parallel research agents — anything where many findings must be gathered and then NOT lost. Enforces durable, detail-preserving research (write full findings to disk; keep a full appendix beside the synthesis). disable-model-invocation: true --- # Deep research — gather wide, lose nothing The failure mode this skill exists to prevent: a big parallel research fan-out gathers 80–100K tokens of detail, each subagent returns a **trimmed summary**, the orchestrator **compresses again** into a short brief, and the **raw findings live only in ephemeral agent transcripts** (scratchpad task outputs) that vanish when the container is reclaimed. Net: expensive research → a thin artifact, detail gone. Don't do that. ## The rule: two durable artifacts, never just one Every nontrivial research effort produces, and SAVES to disk: 1. **A synthesis** — the brief / answer (tables, thesis, recommendation). 2. **A full appendix** — the per-source / per-company / per-angle DETAIL (raw numbers, funding histories, surfaces, dates, **verbatim source URLs**) the synthesis compressed. If the saved synthesis is dramatically smaller than what was gathered, the appendix is how you reconcile that — the detail must land **somewhere durable**, not only in chat or a transcript. "I summarized it in chat" is not saved. ## Running a fan-out 1. **Plan the angles** — one subagent per distinct angle (company, source class, sub-question). Tell the user which model each runs on and why (the subagent-model-note rule). 2. **Mandate write-to-disk in the subagent prompt.** Every research subagent must WRITE its full findings to a durable file (e.g. the session scratchpad dir, one file per angle) **with sources verbatim**, and return only a short pointer + the headline findings. Do NOT rely on the agent's returned summary as the record — it is trimmed by construction and its transcript is ephemeral. 3. **Capture sources verbatim** — every claim carries [number] [source URL] [date] [reported vs estimate]. URLs are the first thing lost in compression; keep them. 4. **Synthesize from the files, not from memory** — read back the written files to build the synthesis, so nothing silently drops. 5. **Save both artifacts before declaring done** — commit/write the synthesis AND the appendix. Then it's saved. ## Where to save - **Technical research about shipped behaviour** → a `docs/` page if a user needs it to act, otherwise a contributor note cited from `CLAUDE.md` (a `file()` ref where the decision it informs is written — not a new `keyFiles` entry, the field is deprecated) so it isn't an orphan doc. Which tier is decided by `public-vs-internal-docs` and `doc-tiers`. - **Competitive, market, pricing, go-to-market or roadmap research** → **not into this repository, in any directory.** This repo is public and `no-product-strategy-here` is unconditional: a deleted file stays in history and on other branches. Hand the findings back in the answer and let the human place them somewhere private. - When in doubt which, ask — but never let "unsure where" become "saved nowhere." ## Don't - Don't present a one-paragraph chat summary as the deliverable for a 15-agent fan-out. - Don't trim sources/URLs/dates to make the brief shorter — that detail goes in the appendix. - Don't leave the only full copy in an ephemeral transcript or scratchpad you didn't commit. <!-- vigiles:ignore-test — project-local workflow skill, not a shipped vigiles surface -->
© zernie · MIT · zernie/vigiles
Похожие скиллы
Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →Сначала — deep-research от других авторов.