CommunityRecherche & Datenanalysegithub.com

imbad0202/deep-research

Universelles Deep-Research-Agententeam. Eine 13-Agenten-Pipeline für gründliche akademische Forschung zu jedem Thema mit 7 Modi.

Was ist deep-research?

Dieses Skill ist ein universelles, modulares Agententeam für tiefgehende akademische Forschung. Es orchestriert einen 13-Agenten-Pipeline-Prozess, der alle Schritte von der Forschungsfragenformulierung über die systematische Literatursuche, Quellenverifikation, Synthese, Risiko der Verzerrung (Risk of Bias), Meta-Analyse bis hin zur APA-7.0-Berichterstellung, Redaktionsprüfung, 'Devil's Advocate'-Herausforderungen und Ethikprüfung abdeckt. Es unterstützt 7 Modi: Vollständige Forschung, Kurzbericht, Papierreview, Literaturübersicht, Faktencheck, sokratisch geführten Forschungsdialog und systematische Übersicht mit optionaler Meta-Analyse. Das Skill wird durch Schlüsselwörter wie 'Forschung', 'Literaturrecherche', 'Meta-Analyse' oder 'Hilf mir durchzudenken' aktiviert und ist für Plattformen wie Claude Code und andere KI-Agenten konzipiert. Es ermöglicht Forschern, tiefgehende und methodisch rigorose Recherchen durchzuführen, ohne jedes Mal manuelle Schritte ausführen zu müssen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/imbad0202/academic-research-skills/tree/main/skills/deep-research

Installed? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

Original anzeigen→Alle Skills durchsuchen

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

OpenAIChatGPTClaudeClaudeGeminiGeminiGrokGrokPerplexityPerplexityDeepSeekDeepSeek

Dokumentation

Was macht deep-research?

Universelles Deep-Research-Agententeam. 13-Agenten-Pipeline für gründliche akademische Forschung zu jedem Thema. 7 Modi: vollständige Forschung, Kurzbericht, Papierreview, Literaturübersicht, Faktencheck, sokratisch geführter Forschungsdialog und systematische Übersicht mit optionaler Meta-Analyse. Umfasst Forschungsfragenformulierung, sokratische Mentoring, Methodikdesign, systematische Literatursuche, Quellenverifikation, Quellenübergreifende Synthese, Risiko der Verzerrung (Risk of Bias), Meta-Analyse, APA-7.0-Berichterstellung, Redaktionsprüfung, 'Devil's Advocate'-Herausforderungen, Ethikprüfung und Nachforschungs-Literaturüberwachung. Auslöser für: Forschung, Tiefenrecherche, Literaturübersicht, systematische Übersicht, Meta-Analyse, PRISMA, Evidenzsynthese, Faktencheck, Führe meine Forschung, Hilf mir durchzudenken, 研究, 深度研究, 文獻回顧, 文獻探討, 系統性回顧, 後設分析, 事實查核, 引導我的研究, 幫我釐清, 幫我想想, 我不確定要研究什麼, 研究方向, 研究主題.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

imbad0202/academic-paper

12-agent academic paper writing pipeline. 10 modes (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure). 6 paper types, 5 citation formats, bilingual abstracts, LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF output. Style Calibration + Writing Quality Check + Anti-Patterns with IRON RULE markers. Triggers: write paper, academic paper, guide my paper, parse reviews, AI disclosure, 寫論文, 學術論文, 引導我寫論文, 審查意見.

imbad0202/academic-paper-reviewer

Multi-perspective academic paper review with dynamic reviewer personas. Simulates 5 independent reviewers (EIC + 3 peer reviewers + Devil's Advocate) with field-specific expertise. Supports full review, re-review (verification), quick assessment, methodology focus, Socratic guided, and calibration modes. Triggers on: review paper, peer review, manuscript review, referee report, review my paper, critique paper, simulate review, editorial review, calibrate reviewer, reviewer calibration, measure reviewer accuracy.

imbad0202/academic-pipeline

Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory integrity verification, two-stage peer review, and reproducible quality gates. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow.

Verwandte Skills

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

community

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

community

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

community

affaan-m/everything-claude-code

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

community

forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

community

langgenius/backend-code-review

Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.

community
← More Recherche & Datenanalyse skills