К основному содержанию
скилл CX Codex

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.

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

Что 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-code

2Вручную: положить файлы

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

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

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.

deep-research affaan-m Скилл для Claude Code и соседних агентов: превращает запрос «изучи тему» в отчёт с цитатами, пометками уверенности и разбором 15–30 источников. CX Codex +1 5 100установок deep-research bytedance Скилл для глубокого веб-исследования с методикой многоугольного анализа. Используй его вместо обычного поиска, когда нужно понять тему со всех сторон перед тем, как писать контент или отвечать на сложный вопрос. CX Codex +1 2 800установок deep-research 199-biotechnologies Проводит многоэтапные исследования с проверкой утверждений по источникам и собирает отчёты. Нужен для сравнений и анализа сложных тем, а не для простых поисковых вопросов. CX Codex +1 10 200установок deep-research ruvnet Многоэтапное исследование тем с веб-поиском, проверкой кодовой базы и сохранением выводов в память агента. Помогает разобраться в сложной задаче перед написанием кода. CX Codex +1 893установок deep-research HKUSTDial Ведёт исследование темы как научный обзор: замораживает вопросы, ищет с разных сторон, проверяет каждую ссылку и пишет отчёт с ответами по пунктам. Пригодится перед выбором темы или статьи. CX Codex +1 510установок academic-deep-research kesslerio Скилл для многошаговых исследований: два цикла поиска на каждую тему, иерархия доказательств и ссылки по APA 7. Пригодится для обзоров литературы и конкурентной разведки. CX Codex +1 560установок firecrawl-deep-research firecrawl Пишет аналитический отчёт по сложной теме: собирает источники по открытому вебу через Firecrawl, разбирает вопрос с разных сторон и ставит ссылку к каждому тезису. CX Codex +1 35 400установок parallel-deep-research parallel Скилл запускает глубокие многоэтапные исследования через parallel-cli. Он нужен для исчерпывающих отчётов со ссылками на источники, когда обычного поиска в сети недостаточно. CX Codex +1 15 600установок 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 financial-deep-research rebyteai-template Скилл для глубокого финансового анализа: собирает данные из множества источников, проверяет утверждения и оформляет отчёт со ссылками. CX Codex +1 978установок research-deep Weizhena Скилл читает outline.yaml и запускает отдельного агента на каждый пункт списка, чтобы собрать данные в структурированные JSON-файлы. CX Codex +1 909установок

Из того же набора13

edit-spec Редактирует спецификации vigiles .spec.ts для компиляции файлов инструкций CLAUDE.md и AGENTS.md. Помогает безопасно менять правила и команды проекта. CX Codex +1 2 100установок linter-docs Справочник по правилам ESLint, Ruff, Pylint, RuboCop, Stylelint и Clippy. Нужен, когда пишешь или отлаживаешь правило enforce() в vigiles. CX Codex +1 2 000установок adopt-spec Превращает уже написанный CLAUDE.md или AGENTS.md в типизированный CLAUDE.md.spec.ts, не трогая исходный файл. Пригодится, если хочется проверять инструкции линтером, но переписывать их с нуля неохота. CX Codex +1 1 800установок debug-my-harness Разбирает, почему агентная обвязка сработала не так, читая локальный журнал .vigiles/runs.jsonl. Пригодится, когда скилл перестал запускаться или хук пропустил то, что должен был заблокировать. CX Codex +1 1 500установок review-docs Параллельно проверяет README или страницу документации глазами разных читателей и выдаёт оценки с правками по конкретным строкам. CX Codex +1 626установок pr-to-lint-rule Скилл превращает повторяющееся правило ревью в пользовательское правило линтера и проверяет его на ошибках до подключения. CX Codex +1 436установок enforce-rules-format Проверяет, отмечены ли правила как enforce, check или guidance, и предлагает исправления. Пригодится для проектов с Vigiles и файлами инструкций. CX Codex +1 433установок code-quality Скилл для рефакторинга TypeScript и JavaScript: приводит типы в порядок, убирает невозможные состояния и разделяет логику с вводом-выводом. CX Codex +1 391установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой