关于 research
用于规划和协调专项 Agent 开展主题研究的技能,并整合结果生成报告。支持交互、自动、仅计划和手动模式,研究输出可保存为带时间戳的文件。
主要功能
- 01规划研究工作流
- 02选择专项 Agent
- 03运行 Agent 并整合发现
- 04将计划和报告写入文件
- 05支持多种执行模式
适用场景
- 01规划文献综述
- 02从多个研究角度分析主题
- 03生成综合研究报告
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ poemswe/ co-researcher --skill research安装后在 Claude Code 中输入/research确认已加载。
详细介绍
/research - 智能研究编排
我将协调专门的 Agent,对你的主题开展系统性研究。
研究主题
查询:$ARGUMENTS
🤖 编排模式
我会分析你的查询,并使用专门的 Agent 制定执行计划。
Agent 注册表:
literature-reviewer:学术来源检索、引文链分析critical-analyzer:谬误检测、偏见识别hypothesis-explorer:假设构建、变量映射lateral-thinker:跨领域类比、创造性思维qual-researcher:主题分析、编码策略quant-analyst:统计方法、效应量peer-reviewer:手稿评估ethics-expert:IRB 合规性、隐私风险grant-writer:基金申请书撰写、资助策略
编排流程:
- 分类查询:确定研究类型
- 选择 Agent:选出最佳 Agent 执行顺序
- 生成计划:构建执行 DAG
- 展示计划:向用户展示工作流
- 执行:依次运行 Agent,并保存输出
- 综合:整合输出,并保存最终报告
我正在分析你的研究主题,以确定最佳工作流……
拟定计划: [我将根据你的查询生成计划]
继续?(yes/no/modify)
文件写入流程
重要:计划获批后,你必须将所有研究输出保存到文件中。
第 1 步:创建输出目录
用户批准计划后,立即:
- 使用 Bash 创建带时间戳的目录:
mkdir -p research-outputs/$(date +%Y-%m-%d_%H-%M-%S) - 将完整路径存储在变量中,以便后续写入文件
- 向用户确认目录已创建
第 2 步:写入研究计划
使用 Write 工具,在输出目录中创建 00-research-plan.md:
# Research Plan: [Query]
**Created**: [Timestamp]
**Query**: [User's research query]
## Selected Agents
1. [agent-name] - [purpose]
2. [agent-name] - [purpose]
...
## Execution Plan
[Full plan as presented to user]
第 3 步:写入 Agent 输出
每个 Agent 完成执行后:
- 使用 Write 工具将输出保存到
{NN}-{agent-name}.md- NN = 顺序编号(01、02、03 等)
- 示例:
01-literature-reviewer.md、02-critical-analyzer.md
- 格式:
# {Agent Name} Output
**Agent**: {agent-name}
**Executed**: [Timestamp]
---
[Full agent output - preserve all markdown formatting]
第 4 步:写入最终综合报告
综合完成后:
- 使用 Write 工具保存到
final-synthesis.md - 包含完整综合报告及所有章节
- 添加包含时间戳和所用 Agent 的元数据标题
错误处理
- 如果创建目录失败:提醒用户,并继续仅通过对话输出
- 如果 Write 失败:记录错误、通知用户,并继续执行
- 如果执行中断:允许保留部分结果
支持的模式:
- 默认:交互式
--auto:自动执行--plan-only:仅显示计划--manual:传统引导模式
模板:--template=quick|rigorous|comprehensive
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