陌讯skills聚合平台

deep-research

📁 thepexcel/agent-skills 📅 Jan 23, 2026
20
总安装量
8
周安装量
#18061
全站排名
安装命令
npx skills add https://github.com/thepexcel/agent-skills --skill deep-research

Agent 安装分布

claude-code 7
opencode 5
codex 4
gemini-cli 4
windsurf 3
antigravity 3

Skill 文档

Deep Research

Enhanced research engine for topics where training data is outdated.

Quick Start

Standard Mode

CLASSIFY → LANDSCAPE SCAN → SCOPE → HYPOTHESIZE → PLAN → [PLAN PREVIEW*] → RETRIEVE
→ GAP ANALYSIS → TRIANGULATE → SYNTHESIZE → RED TEAM → SELF-CRITIQUE → PACKAGE

*Deep+ tier only

LANDSCAPE SCAN (MANDATORY – Before Anything Else)

[Search for OVERVIEW first - NO known entity names in query!]
WebSearch: "[topic] landscape overview [current year]"
WebSearch: "top [topic] list [current year]"
WebSearch: "[topic] ecosystem players [current year]"

❌ WRONG: "DeepSeek Qwen performance 2025" (uses names you already know)
✅ RIGHT: "China open source LLM models list 2025" (discovers what exists)

→ Extract ALL entity names from results
→ List: Discovered (new to you) vs Confirmed (you knew)
→ THEN proceed to SCOPE with complete picture

Why: You cannot research what you don’t know exists. Scan the landscape FIRST.

Creative Mode

ABSTRACT → MAP (3-5 domains) → SEARCH → GENERALIZE → SYNTHESIZE

Trigger: “creative mode”, “cross-industry”, “what do others do”

Example: “ทำยังไงให้คนมา engage กับ online course มากขึ้น?” → ABSTRACT: “retention + engagement ในกิจกรรมที่ทำซ้ำ” → MAP: Gaming (streaks, XP), Fitness apps (habit loops), YouTube (thumbnails, hooks), Loyalty programs (tiers) → SEARCH each domain → GENERALIZE patterns → SYNTHESIZE recommendations

Classification

Type When Process Example
A Single fact WebSearch → Answer “Python 3.13 release date คือเมื่อไหร่?”
B Multi-fact Scan → Retrieve → Synthesize “เปรียบเทียบ pricing ของ cloud GPU providers”
C Judgment needed Full 6 phases “ควรใช้ Next.js หรือ Astro สำหรับ blog?”
D Novel/conflicting Full + Red Team “AI จะแทนที่ data analyst ภายใน 3 ปีจริงไหม?”

Intensity Tiers

Tier Sources When
Quick 5-10 Simple question
Standard 10-20 Multi-faceted
Deep 20-30 Novel, high stakes
Exhaustive 30+ Critical decision

Search & Evidence

Parallel Search (MANDATORY)

[Single message — always 2-3 queries at once]
WebSearch: "[topic] [current year]"
WebSearch: "[topic] limitations"
WebSearch: "[topic] vs alternatives"

Claim Types

Type Requirements Example
C1 (Key claim) Quote + 2+ sources + confidence “Next.js มี market share 42%”
C2 (Supporting) Citation required “Vercel เป็นผู้พัฒนา Next.js”
C3 (Common knowledge) Cite if contested “React เป็น library ยอดนิยม”

Confidence Format (C1 claims)

**Claim:** [Statement]
**Confidence:** HIGH/MEDIUM/LOW
**Reason:** [Why this confidence level]
**Sources:** [1][2]

Anti-Hallucination

  • Every C1 cites [N] immediately
  • Use “According to [1]…”
  • Admit: “No sources found for X”

Research Sufficiency

“เมื่อไหร่ถึงจะพอ?”

Signal หมายความว่า
Saturation 3 sources ต่อเนื่องไม่ให้ข้อมูลใหม่ → พอแล้ว
Convergence หลาย sources สรุปเหมือนกัน → confidence สูง
Contradiction Sources ขัดแย้งกัน → ต้อง dig deeper หรือ flag uncertainty
Diminishing returns เพิ่ม search แต่ได้แค่ rephrase ของเดิม → หยุดได้

Quick tier: หยุดเมื่อ saturation Standard: หยุดเมื่อ convergence + gap analysis ไม่เจอ gap สำคัญ Deep/Exhaustive: หยุดเมื่อ Red Team challenge ไม่พบจุดอ่อนใหม่

Facilitation Guide

Progress Reporting

ทุกๆ 5-8 sources → update ผู้ใช้:
"สรุปที่พบจนถึงตอนนี้: [key findings]
ยังมีคำถามค้าง: [gaps]
จะ search ต่อเรื่อง [next direction] นะคะ"

When to Ask User

สถานการณ์ ถามว่า
Topic กว้างเกินไป “อยากเน้นมุมไหนคะ? [option A] หรือ [option B]?”
เจอ sub-topic น่าสนใจ “เจอเรื่อง X ที่เกี่ยวข้อง — อยากให้ขุดลึกไหมคะ?”
Sources ขัดแย้ง “แหล่ง A บอกว่า X แต่แหล่ง B บอกว่า Y — พี่ระ lean ทางไหนคะ?”
Deep+ tier, plan ready “นี่คือ plan สำหรับ research — approve ก่อนไปต่อนะคะ”

Don’t Ask — Just Do

  • Type A questions → ตอบเลย
  • Choosing search queries → ทำเลย ไม่ต้องถาม
  • Formatting output → ใช้ template ได้เลย

Tools & Fallbacks

URL Fallback

If WebFetch returns 403:

curl -s --max-time 60 "https://r.jina.ai/https://example.com"

GitHub Repository Research

เจอ repo น่าสนใจ → ถาม user ก่อน clone:

"เจอ repo ที่น่าสนใจ: [repo-name] — ต้องการให้ clone มาศึกษา code ไหมคะ?"

If agreed:

mkdir -p /mnt/d/githubresearch && cd /mnt/d/githubresearch && git clone [repo-url]

Key files: package.json/pyproject.toml → src/ main logic → README.md

References

Topic File Grep Pattern
Phase details standard-mode.md grep -n "^## Phase"
Creative mode creative-mode.md grep -n "^## Phase C"
Agent prompts agent-templates.md grep -n "^## "
Progress/recovery progress-recovery.md —
Report template report_template.md —
Query generation query-framework.md QUEST Matrix
Perspective audit perspective-checklist.md COMPASS Checklist
Researcher thinking researcher-thinking.md THINK Protocol
Script Purpose
scripts/validate_report.py 9-check quality validation

Output File (MANDATORY)

After completing research, ALWAYS save to markdown file:

research/[topic-slug]-[YYYY-MM-DD].md

Example: research/china-opensource-ai-2025-01-04.md

  • Create research/ folder if it doesn’t exist
  • Why: Research takes effort. Save it for future reference.

Related Skills

  • /boost-intel — Apply critical thinking to research findings
  • /generate-creative-ideas — Creative Mode for cross-industry innovation
  • /skill-creator-thepexcel — Research domain expertise for skill creation
  • /extract-expertise — Research to prepare expert interviews
GitHub 仓库 ↗ ← 返回陌讯 Skills 聚合平台
本页面由 陌讯 Skills 聚合平台 收录整理，数据定期更新。