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github-deep-research

Führt mehrstufige Tiefenrecherche zu jedem GitHub-Repository durch. Ideal für umfassende Analysen, Zeitstrahlrekonstruktionen, Wettbewerbsanalysen oder detaillierte Untersuchungen von GitHub-Projekten. Erzeugt strukturierte Markdown-Berichte mit Zusammenfassungen, chronologischen Zeitstrahlen, Metrikanalysen und Mermaid-Diagrammen.

Was ist github-deep-research?

Diese Fähigkeit (Skill) ermöglicht es KI-Agenten, eine mehrstufige, gründliche Recherche zu jedem GitHub-Repository durchzuführen. Der Prozess ist in vier aufeinander aufbauende Runden unterteilt: Zunächst werden über das GitHub-API grundlegende Informationen wie das Repository, die README und Verzeichnisstruktur abgerufen. In der zweiten Runde wird das Web durchsucht, um einen Überblick und wichtige Schlüsselbegriffe zu identifizieren. Runde drei vertieft die Untersuchung durch umfassende Websuchen und das Abrufen vollständiger Inhalte von relevanten Seiten, um Architekturdetails, Zeitstrahlereignisse und die Community-Stimmung zu ermitteln. Die vierte Runde analysiert Commit-Verläufe, Issues und PRs für einen abschließenden Tiefgang. Das Ergebnis ist ein strukturierter Markdown-Bericht, der eine Zusammenfassung, einen chronologischen Zeitstrahl, detaillierte Analysen, Metrikvergleiche (oft mit Mermaid-Diagrammen) sowie eine Quellen- und Vertrauenswürdigkeitsbewertung enthält. Der Skill wurde speziell für die Verwendung in KI-Entwicklungsumgebungen wie Claude Code, Cursor oder Codex entwickelt und nutzt deren Fähigkeiten zur Codeausführung, Websuche und Dateierstellung. Ein zentraler Bestandteil ist die strikte Anforderung, alle Behauptungen aus externen Quellen mit Inline-Zitaten zu versehen, um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bytedance/deer-flow/tree/main/skills/public/github-deep-research

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Dokumentation

GitHub Deep Research Skill (Tiefenrecherche-Fähigkeit für GitHub)

Mehrstufige Recherche, die GitHub-API, web_search und web_fetch kombiniert, um umfassende Markdown-Berichte zu erstellen.

Recherche-Workflow

  • Runde 1: GitHub-API
  • Runde 2: Erkundung
  • Runde 3: Tiefenuntersuchung
  • Runde 4: Tiefer Einstieg

Kernmethodik

Abfragestrategie

Vom Breiten zum Schmalen: Beginne mit der GitHub-API, dann allgemeine Abfragen, verfeinere basierend auf Ergebnissen.

Runde 1: GitHub-API
Runde 2: „{Thema} Überblick"
Runde 3: „{Thema} Architektur", „{Thema} vs. Alternativen"
Runde 4: „{Thema} Issues", „{Thema} Roadmap", „site:github.com {Thema}"

Quellenpriorisierung:

  1. Offizielle Dokumentationen/Repos (höchstes Gewicht)
  2. Technische Blogs (Medium, Dev.to)
  3. Nachrichtenartikel (geprüfte Quellen)
  4. Community-Diskussionen (Reddit, HN)
  5. Soziale Medien (geringstes Gewicht, für Stimmungsbild)

Recherche-Runden

Runde 1 - GitHub-API Führe scripts/github_api.py direkt ohne read_file() aus:

python /pfad/zum/skill/scripts/github_api.py <besitzer> <repo> summary
python /pfad/zum/skill/scripts/github_api.py <besitzer> <repo> readme
python /pfad/zum/skill/scripts/github_api.py <besitzer> <repo> tree

Verfügbare Befehle (das letzte Argument von github_api.py):

  • summary
  • info
  • readme
  • tree
  • languages
  • contributors
  • commits
  • issues
  • prs
  • releases

Runde 2 - Erkundung (3-5 web_search)

  • Verschaffe dir einen Überblick und identifiziere wichtige Begriffe
  • Finde die offizielle Website/das Repository
  • Identifiziere die Hauptakteure/Wettbewerber

Runde 3 - Tiefenuntersuchung (5-10 web_search + web_fetch)

  • Details zur technischen Architektur
  • Zeitstrahl der wichtigsten Ereignisse
  • Community-Stimmung
  • Verwende web_fetch für wertvolle URLs, um den vollständigen Inhalt zu erhalten

Runde 4 - Tiefer Einstieg

  • Analysiere den Commit-Verlauf für den Zeitstrahl
  • Überprüfe Issues/PRs auf Feature-Entwicklung
  • Prüfe die Aktivität der Mitwirkenden

Berichtsstruktur

Folge der Vorlage in assets/report_template.md:

  1. Metadaten-Block – Datum, Vertrauensniveau, Thema
  2. Zusammenfassung – 2-3 Sätze Überblick mit Schlüsselkennzahlen
  3. Chronologischer Zeitstrahl – Aufschlüsselung in Phasen mit Daten
  4. Wichtige Analyseabschnitte – Themenspezifische Tiefenbohrungen
  5. Metriken & Vergleiche – Tabellen, Wachstumsdiagramme
  6. Stärken & Schwächen – Ausgewogene Bewertung
  7. Quellen – Kategorisierte Referenzen
  8. Vertrauensbewertung – Behauptungen nach Vertrauensniveau
  9. Methodik – Verwendeter Forschungsansatz

Mermaid-Diagramme

Füge nach Bedarf Diagramme ein:

Zeitstrahl (Gantt):

gantt
    title Projektzeitstrahl
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section Phase 1
    Entwicklung    :2025-01-01, 2025-03-01
    section Phase 2
    Start         :2025-03-01, 2025-04-01

Architektur (Flussdiagramm):

flowchart TD
    A[Benutzer] --> B[Koordinator]
    B --> C[Planer]
    C --> D[Forschungsteam]
    D --> E[Berichterstatter]

Vergleich (Kreis-/Balken):

pie title Marktanteil
    „Projekt A" : 45
    „Projekt B" : 30
    „Sonstige" : 25

Vertrauensbewertung

Vertrauen basierend auf der Quellenqualität zuweisen:

VertrauenKriterium
Hoch (90 %+)Offizielle Dokumentationen, GitHub-Daten, mehrere bestätigende Quellen
Mittel (70–89 %)Einzelne zuverlässige Quelle, aktuelle Artikel
Niedrig (50–69 %)Soziale Medien, nicht verifizierte Behauptungen, veraltete Informationen

Ausgabe

Bericht speichern als: research_{thema}_{JJJJMMTT}.md

Formatierungsregeln

  • Keine spezifische Regel für chinesische Inhalte (Standard-Zeichensetzung verwenden)
  • Technische Begriffe: Bei erster Erwähnung Wiki-/Dokumentations-URL angeben
  • Tabellen: Für Metriken, Vergleiche verwenden
  • Codeblöcke: Für technische Beispiele
  • Mermaid: Für Architektur, Zeitstrahlen, Abläufe

Best Practices

  1. Beginne mit offiziellen Quellen – Repository, Dokumentation, Unternehmensblog
  2. Überprüfe Daten aus Commits/PRs – Zuverlässiger als Artikel
  3. Trianguliere Behauptungen – 2+ unabhängige Quellen
  4. Widersprüchliche Informationen vermerken – Widersprüche nicht verstecken
  5. Unterscheide Fakten von Meinungen – Spekulation klar kennzeichnen
  6. KRITISCH: Immer Inline-Zitate einfügen – Verwende das Format [citation:Titel](https://raw.githubusercontent.com/bytedance/deer-flow/main/URL) unmittelbar nach jeder Behauptung aus externen Quellen
  7. Extrahiere URLs aus Suchergebnissen – web_search gibt {titel, url, snippet} zurück – verwende immer das URL-Feld
  8. Synthetisiere während des Vorgehens – Warte nicht bis zum Ende, um zu synthetisieren

Zitierbeispiele

Gut – Mit Inline-Zitaten:

Das Projekt erhielt innerhalb von 3 Monaten nach dem Start 10.000 Sterne [citation:GitHub Stats](https://github.com/owner/repo).
Die Architektur verwendet LangGraph zur Workflow-Orchestrierung [citation:LangGraph Docs](https://langchain.com/langgraph).

Schlecht – Ohne Zitate:

Das Projekt erhielt innerhalb von 3 Monaten nach dem Start 10.000 Sterne.
Die Architektur verwendet LangGraph zur Workflow-Orchestrierung.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

academic-paper-review

Use this skill when the user requests to review, analyze, critique, or summarize academic papers, research articles, preprints, or scientific publications. Supports comprehensive structured reviews covering methodology assessment, contribution evaluation, literature positioning, and constructive feedback generation. Trigger on queries involving paper URLs, uploaded PDFs, arXiv links, or requests like "review this paper", "analyze this research", "summarize this study", or "write a peer review".

bootstrap

Generate a personalized SOUL.md through a warm, adaptive onboarding conversation. Trigger when the user wants to create, set up, or initialize their AI partner's identity — e.g., "create my SOUL.md", "bootstrap my agent", "set up my AI partner", "define who you are", "let's do onboarding", "personalize this AI", "make you mine", or when a SOUL.md is missing. Also trigger for updates: "update my SOUL.md", "change my AI's personality", "tweak the soul".

bytedance/academic-paper-review

Use this skill when the user requests to review, analyze, critique, or summarize academic papers, research articles, preprints, or scientific publications. Supports comprehensive structured reviews covering methodology assessment, contribution evaluation, literature positioning, and constructive feedback generation. Trigger on queries involving paper URLs, uploaded PDFs, arXiv links, or requests like "review this paper", "analyze this research", "summarize this study", or "write a peer review".

bytedance/chart-visualization

This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.

bytedance/claude-to-deerflow

Interact with DeerFlow AI agent platform via its HTTP API. Use this skill when the user wants to send messages or questions to DeerFlow for research/analysis, start a DeerFlow conversation thread, check DeerFlow status or health, list available models/skills/agents in DeerFlow, manage DeerFlow memory, upload files to DeerFlow threads, or delegate complex research tasks to DeerFlow. Also use when the user mentions deerflow, deer flow, or wants to run a deep research task that DeerFlow can handle.

bytedance/consulting-analysis

Use this skill when the user requests to generate, create, or write professional research reports including but not limited to market analysis, consumer insights, brand analysis, financial analysis, industry research, competitive intelligence, investment due diligence, or any consulting-grade analytical report. This skill operates in two phases — (1) generating a structured analysis framework with chapter skeleton, data query requirements, and analysis logic, and (2) after data collection by other skills, producing the final consulting-grade report with structured narratives, embedded charts, and strategic insights.

bytedance/data-analysis

Use this skill when the user uploads Excel (.xlsx/.xls) or CSV files and wants to perform data analysis, generate statistics, create summaries, pivot tables, SQL queries, or any form of structured data exploration. Supports multi-sheet Excel workbooks, aggregation, filtering, joins, and exporting results to CSV/JSON/Markdown.

bytedance/deep-research

Use this skill instead of WebSearch for ANY question requiring web research. Trigger on queries like "what is X", "explain X", "compare X and Y", "research X", or before content generation tasks. Provides systematic multi-angle research methodology instead of single superficial searches. Use this proactively when the user's question needs online information.

bytedance/find-skills

Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.

bytedance/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

bytedance/github-deep-research

Conduct multi-round deep research on any GitHub Repo. Use when users request comprehensive analysis, timeline reconstruction, competitive analysis, or in-depth investigation of GitHub. Produces structured markdown reports with executive summaries, chronological timelines, metrics analysis, and Mermaid diagrams. Triggers on Github repository URL or open source projects.

bytedance/image-generation

Use this skill when the user requests to generate, create, imagine, or visualize images including characters, scenes, products, or any visual content. Supports structured prompts and reference images for guided generation.

bytedance/podcast-generation

Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.

bytedance/ppt-generation

Use this skill when the user requests to generate, create, or make presentations (PPT/PPTX). Creates visually rich slides by generating images for each slide and composing them into a PowerPoint file.

bytedance/skill-creator

Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.

bytedance/surprise-me

Create a delightful, unexpected "wow" experience for the user by dynamically discovering and creatively combining other enabled skills. Triggers when the user says "surprise me" or any request expressing a desire for an unexpected creative showcase. Also triggers when the user is bored, wants inspiration, or asks for "something interesting".

bytedance/vercel-deploy

Deploy applications and websites to Vercel. Use this skill when the user requests deployment actions such as "Deploy my app", "Deploy this to production", "Create a preview deployment", "Deploy and give me the link", or "Push this live". No authentication required - returns preview URL and claimable deployment link.

bytedance/video-generation

Use this skill when the user requests to generate, create, or imagine videos. Supports structured prompts and reference image for guided generation.

bytedance/web-design-guidelines

Review UI code for Web Interface Guidelines compliance. Use when asked to "review my UI", "check accessibility", "audit design", "review UX", or "check my site against best practices".

chart-visualization

This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.

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