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deep-research

deep-research

github.com/feiskyer生産性248127 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

deep-research について

調査タスクの分担、根拠の検証、報告書への統合を行うワークフロー向けスキルです。既存のモデル設定と権限を保ちながら、出典に基づく調査を必要とするユーザーを支援します。

主な機能

  1. 01重複しない調査サブタスクへの分割
  2. 02出典範囲と根拠要件の設定
  3. 03結果、報告書、出典資料の検証
  4. 04制限付き再試行による未完了作業の再開
  5. 05調査結果の統合と報告書の作成

活用シーン

  1. 01並行調査タスクからの報告書作成
  2. 02統合前の根拠と引用の確認
  3. 03失敗または未完了のサブタスクの再開

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/feiskyer/codex-settings --skill deep-research

インストール後、Claude Code で/deep-researchを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
references/
runner.md
scripts/
aggregate.py
run_children.py
tests/
test_deep_research_scripts.py

詳細

プロジェクトの README より

Deep Research

主控负责界定问题、拆分、核验与综合;子任务负责互不重叠的采集或局部分析。完成标准是用户需要的报告和证据覆盖,不是子进程退出或材料聚合成功。

核心约束

  1. 保持用户当前模型和推理配置,不传 --model,不覆盖无关配置。
  2. 子进程默认使用 workspace-write;只有确实需要 shell 网络访问时才启用 runner 的 --network。
  3. 先检查当前会话可用的 Skills、连接器和 MCP,再按来源适配能力;不要假设固定服务或工具名存在。
  4. 不使用 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox。
  5. 所有运行产物写入独立的 .research/<name>/ 目录。
  6. 只在委派已获授权时启动子任务。执行前简述拆分与成本;超出已有预算、访问范围或权限时再征求同意,不因正常使用已授权的研究来源重复暂停。

按需加载

准备运行子任务时读 references/runner.md,其中包含目录、manifest、命令与恢复约束。两个脚本均只依赖 Python 标准库;--help 给出参数真源。

Workflow

  1. 从用户请求中提取目标、时间范围、来源边界和交付格式,只追问会改变研究结论或执行范围的缺口。用代表性真实样本校准拆分,复用已有材料。
  2. 为每个子任务明确问题、输入、允许访问的范围、输出和证据要求。要求结论旁附来源,无法确认的内容说明缺口。将采集材料保存在运行目录内,避免重复抓取。
  3. 选择与任务成本相称的并发和超时,陌生或高成本批次先小规模验证。主控同步推进非重叠工作,不重复子任务正在做的采集。
  4. 检查 results.json、子报告和关键原始来源。失败、空输出、缺失引用或未覆盖的问题仍是未完成;按 runner 参考中的恢复约束有限重试,不重跑已验证成功的任务。缺少权限或需要扩大范围时停止相应操作并说明阻塞。
  5. 使用 aggregate.py 整理内部材料,再综合为 polished_report.md(用户指定位置优先)。消除重复、核对关键数据、区分来源冲突和证据强弱;aggregated_raw.md 不是成品。

交付报告绝对路径、关键结论和剩余缺口,说明实际使用的权限例外。必要证据仍缺失时,报告已完成范围、具体阻塞及恢复条件,不把部分材料称为完整报告;不要发送内部 Prompt 或调度日志充当成品。

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