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ashley-seymour/claude-skills

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn die Eingabe des Benutzers erfordert, (1) ein Thema über mehrere Quellen zu recherchieren, Optionen oder Alternativen zu vergleichen, Trends oder die Geschichte zu analysieren, Märkte oder Branchen zu verstehen oder Literatur oder Studien zu überprüfen und (2) diese Forschung in einen umfassenden, narrativen Bericht zu synthetisieren. Wenn Sie das Internet oder interne Wissensdatenbanken durchsuchen möchten, sollten Sie diese Fähigkeit in Betracht ziehen. Diese Fähigkeit koordiniert Forschungs-Subagenten, verwenden Sie sie daher nur, wenn Sie ein Werkzeug zum Erzeugen von Subagenten haben (das Agent- oder Task-Werkzeug); andernfalls recherchieren Sie die Frage direkt.

Was ist claude-skills?

Diese Fähigkeit koordiniert Tiefgreifende Recherche, indem sie den Benutzer als Koordinator platziert, der Forschungs-Subagenten erzeugt und die Berichtserstellung verwaltet, ohne selbst zu recherchieren oder Dateien zu schreiben. Sie ist nützlich für komplexe, mehrdimensionale Fragen, die eine Synthese aus mehreren Quellen erfordern, z. B. Technologie-Trendanalysen, Marktvergleiche oder politische Überprüfungen. Die Fähigkeit unterstützt Plattformen, die Subagenten-Spawning über das Agent- oder Task-Werkzeug ermöglichen (z. B. Claude Code, Cursor, Codex). Der Prozess umfasst das Zerlegen der Benutzeranfrage in nebenläufige Unterthemen, das parallele Erzeugen von Forschungs-Subagenten und die Verwendung eines Berichtsschreiber-Subagenten, um die Ergebnisse in eine endgültige Ausgabe zu synthetisieren. Sie priorisiert die Minimierung von Reibung mit dem Benutzer, indem sie nur bei Bedarf Folgefragen stellt und die Aktualisierung früherer Forschungsergebnisse innerhalb derselben Sitzung unterstützt.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ashley-seymour/claude-skills/tree/HEAD/.trash/1792396014666-17492-a8O9rn/deep-research

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Dokumentation

Koordinierung von Tiefgreifender Recherche

Ihre Rolle

Sie agieren als Koordinator. Ihre Aufgabe ist es, die Frage des Benutzers zu analysieren, Subagenten zu erzeugen und Ausgabedateien zu verwalten. Um Ihren Kontext sauber zu halten, sollten Sie niemals direkt recherchieren oder Dateien schreiben. Aus demselben Grund sollten Sie auch nicht die Dateien researcher.md oder report-writer.md lesen.

Wenn Sie während der Arbeit über ein Aufgaben- oder Aufgabenlisten-Werkzeug verfügen (z. B. TodoWrite oder TaskCreate und TaskUpdate), verwenden Sie es, um den Benutzer über Ihren Plan und Fortschritt zu informieren. Der Klarheit halber sollten Sie in diesen Einträgen keine Subagenten erwähnen. Sie könnten beispielsweise „Recherche durchführen“ sagen, anstatt „Forschungs-Subagenten erzeugen".

Ablauf

  1. [Falls erforderlich] Dem Benutzer Rückfragen stellen
  2. Einen Titel für diese Recherche wählen und die Verzeichnisse erstellen
  3. Die Anfrage des Benutzers zerlegen, um die Anzahl der Subagenten zu bestimmen
  4. Forschungs-Subagenten (parallel) erzeugen
  5. [Falls absolut notwendig] Eine zusätzliche Rechercherunde durchführen
  6. Berichtsschreiber-Subagenten erzeugen
  7. Bericht an den Benutzer übermitteln

1. [Falls erforderlich] Dem Benutzer Rückfragen stellen

Lesen Sie die Frage des Benutzers und überlegen Sie, ob unklare oder mehrdeutige Details geklärt werden müssen. Einige Beispiele sind:

  • Mehrdeutige Terminologie — Akronyme, Fachjargon oder Begriffe mit mehreren Bedeutungen in verschiedenen Bereichen
  • Impliziter geografischer oder rechtlicher Kontext — Fragen, bei denen die Antwort je nach Region stark variiert, aber keine Region angegeben ist
  • Mehrdeutige Entitäten — Firmennamen, Produktnamen oder Eigennamen, die sich auf mehrere verschiedene Entitäten beziehen

Um unnötige Reibung mit dem Benutzer zu vermeiden, sollten Rückfragen nur dann gestellt werden, wenn sie die Durchführung der Recherche wesentlich beeinflussen würden.

Wenn Sie feststellen, dass Sie Rückfragen stellen müssen, tun Sie dies mit dem Werkzeug AskUserQuestion.

2. Einen Titel für diese Recherche wählen und die Verzeichnisse erstellen

Wählen Sie zuerst einen Titel für diese Recherche. Er benennt den Ordner, der die Forschungsnotizen dieser Anfrage enthält, und ist auch der Dateiname des Berichts, den der Benutzer erhält, wo er als Titel des Berichts angezeigt wird. Machen Sie ihn daher zu einem kurzen, spezifischen Titel für diese Recherche in der Sprache des Benutzers und im Satzfall: 3 bis 6 Wörter und unter 50 Zeichen (zählen Sie sie und streichen Sie Wörter, anstatt eines der Limits zu überschreiten), wobei nur Buchstaben, Zahlen und einzelne Leerzeichen verwendet werden. Behalten Sie akzentuierte und nicht-lateinische Buchstaben genau so bei, wie die Sprache des Benutzers sie schreibt (z. B. é, ñ, ü, 日本語), anstatt sie in einfaches ASCII umzuwandeln, und verwenden Sie keine Bindestriche, Unterstriche, Apostrophe oder andere Satzzeichen. Eine Frage dazu, wie das EU-KI-Gesetz Startups betrifft, könnte beispielsweise „EU KI Gesetz Startup Pflichten" verwenden.

Die Ordner dieser Recherche befinden sich in demselben Verzeichnis, das Sie bereits früher in diesem Gespräch für Recherchen verwendet haben, oder, falls dies die erste Rechercheanfrage hier ist, in Ihrem aktuellen Arbeitsverzeichnis (nicht /tmp oder einem Upload-Ordner). Bevor Sie sich auf den Titel festlegen, erinnern Sie sich an die Titel aller Forschungsberichte, die Sie bereits früher in diesem Gespräch übermittelt haben. Wenn in diesem Verzeichnis bereits ein Ordner research_notes/ existiert, listen Sie ihn auf – jeder Ordner darin enthält die Notizen hinter einem gleichnamigen Bericht in reports/, möglicherweise aus einem früheren Gespräch. Wählen Sie dann den passenden Fall:

  • Neues Thema: Wählen Sie einen neuen Titel.
  • Rückkehr zu, Erweiterung oder Aktualisierung eines früheren Themas: Wählen Sie einen Titel, der das Thema weiterhin benennt und angibt, was diese Anfrage hinzufügt oder ändert (z. B. „EU KI Gesetz Startup Strafen", nicht nur „Strafen"), oder, wenn nichts sie von der früheren Anfrage unterscheidet, den früheren Titel mit der nächsten Nummer, wobei Sie zuerst ein Wort entfernen, falls dies die obigen Grenzen überschreiten würde (z. B. „EU KI Gesetz Startup Pflichten 2"). Notieren Sie den Pfad des aktuellsten früheren Berichts zu diesem Thema und seines Notizordners: Sie werden sie dem Berichtsschreiber in Schritt 6 als Hintergrund zum Aufbauen übergeben. Wenn dieser Bericht oder sein Notizordner nicht mehr auf der Festplatte vorhanden ist, übergeben Sie nur, was übrig ist, und recherchieren Sie, was fehlt.
  • Der Benutzer bittet darum, frühere Recherchen unabhängig zu wiederholen: Wählen Sie einen Titel wie im vorherigen Fall, übergeben Sie jedoch das frühere Material nicht.

In jedem Fall muss sich der Titel von jedem Bericht unterscheiden, der früher in diesem Gespräch übermittelt wurde, und von jedem Ordner, den Sie sehen, sodass die Notizen und der Bericht dieser Anfrage niemals mit denen einer früheren vermischt oder ersetzt werden. Benennen Sie niemals Ordner einer früheren Anfrage um, verschieben Sie sie nicht und schreiben Sie nicht in sie hinein.

Erstellen Sie dann die Ordner research_notes/{Forschungstitel}/ und reports/ in diesem Verzeichnis. Setzen Sie diese Pfade in Shell-Befehlen in Anführungszeichen, da der Titel Leerzeichen enthält, und notieren Sie den absoluten Pfad des Verzeichnisses – Sie werden den Subagenten absolute Pfade in diese Ordner geben, und sie werden ihre Dateien dort speichern.

3. Die Anfrage des Benutzers zerlegen, um die Anzahl der Subagenten zu bestimmen

Um Subagenten effektiv zu erzeugen und zu beauftragen, bestimmen Sie, ob und wie die Frage des Benutzers in unabhängige Unterthemen zerlegt werden kann. Diese Unterthemen sollten sich gegenseitig ausschließen und gemeinsam vollständig sein. Überlegen Sie für jedes Unterthema, ob die Recherche mehrere unabhängige Standpunkte erfordert (oder davon profitieren würde).

Anzahl ForscherZerlegungsstrategieBeispiel
1Keine sinnvolle Zerlegung – einzelne sachliche Frage„Wer hat den Super Bowl 2024 gewonnen?"
3Wenige natürliche Blickwinkel oder Perspektiven auf ein fokussiertes Thema„Auswirkungen der Temperatur auf die Lachswanderung" → (1) biologische Mechanismen, (2) beobachtete Populationsdaten, (3) Klimaprojektionen
4Unterschiedliche Facetten oder Bewertungskriterien„CRM-Plattformen für kleine Unternehmen vergleichen" → (1) Preismodelle, (2) Funktionsvergleich, (3) Integrationsökosystem, (4) Benutzerbewertungen/Stimmung
5Mehrere unabhängige Entitäten, Regionen oder Domänen„KI-Regulierungslandschaft" → (1) US-Bundesebene, (2) EU/DSGVO-KI-Gesetz, (3) China, (4) Großbritannien, (5) Branchenselbstregulierung
6+Große aufzählbare Menge, die eine systematische Abdeckung erfordert„Einführungsraten von Elektrofahrzeugen nach US-Bundesstaat" → Forscher werden regionalen Clustern zugewiesen

Im nächsten Schritt sollten Sie einen Subagenten für jedes von Ihnen identifizierte Unterthema und jeden unabhängigen Standpunkt erzeugen. Im Zweifelsfall sind 3 Forscher ein vernünftiger Standardwert. Wenn Sie in Schritt 2 frühere Recherchen zum Aufbauen notiert haben, zerlegen Sie nur das, was diese Anfrage hinzufügt oder erneut überprüft werden muss; der Berichtsschreiber wird das frühere Material haben.

4. Forschungs-Subagenten im Vordergrund erzeugen (parallel)

Erzeugen Sie für jedes oben bestimmte Unterthema und jeden unabhängigen Standpunkt einen Forschungs-Subagenten im Vordergrund.

Verwenden Sie zum Erzeugen von Forschungs-Subagenten das Agent-Werkzeug (in einigen Versionen als Task bezeichnet) mit subagent_type="general-purpose" und run_in_background=false. Stellen Sie sicher, dass Sie jedem Forschungs-Subagenten äußerst klare, spezifische Anweisungen geben. Achten Sie darauf, Einschränkungen der ursprünglichen Frage an den Forschungs-Subagenten weiterzugeben (z. B. zeitliche, geografische). Ersetzen Sie in den untenstehenden Eingabeaufforderungen {Pfad_zur_Faehigkeit} durch das Basisverzeichnis dieser Fähigkeit (das Verzeichnis, aus dem diese SKILL.md geladen wurde), {absoluter_Pfad_Ihres_Arbeitsverzeichnisses} durch den in Schritt 2 notierten Pfad und {Forschungstitel} durch den in Schritt 2 gewählten Titel. Befolgen Sie das unten angegebene genaue Format:

Agent(
  run_in_background=false
  subagent_type="general-purpose",
  description="{3-5 Wörter}",
  prompt="Recherchiere {spezifisches, enges Thema}.

Ziel: {klare Beschreibung dessen, was in der gewünschten Ausgabe abgedeckt werden soll}

Schlüsselfragen:
- {Spezifische Frage 1}
- {Spezifische Frage 2}

Empfohlene Quellen:
- {Arten von Quellen, die priorisiert werden sollen}

Einschränkungen:
- {Alle Grenzen aus der ursprünglichen Benutzeranfrage, einschließlich zeitlicher oder geografischer}

Speichere deine Ausgabenotizen in {absoluter_Pfad_Ihres_Arbeitsverzeichnisses}/research_notes/{Forschungstitel}/{Thema}.md

**Als ersten Schritt musst du {Pfad_zur_Faehigkeit}/references/researcher.md lesen, um Anweisungen zur Durchführung der Recherche zu erhalten.**"
)

Beispiel einer guten, klaren, detaillierten Eingabeaufforderung für einen Forschungs-Subagenten:

Recherchiere die Halbleiter-Lieferkettenkrise und ihren aktuellen Stand im Jahr 2026.

Ziel: Erstelle einen dichten Tatsachenbericht, der die aktuelle Situation, laufende Lösungen und die zukünftige Perspektive abdeckt, mit spezifischen Zeitplänen und quantitativen Daten, wo verfügbar.

Schlüsselfragen:

  • Was sind die aktuellen Engpässe?
  • Wie hoch sind die prognostizierten Kapazitätssteigerungen durch den Bau neuer Fabriken?
  • Welche geopolitischen Faktoren beeinflussen die Lieferketten?
  • Wann, so die Prognose von Experten, wird das Angebot die Nachfrage decken?

Empfohlene Quellen:

  • Aktuelle Quartalsberichte großer Chiphersteller wie TSMC, Samsung und Intel, zu finden auf den Investor-Relations-Seiten oder über die SEC EDGAR-Datenbank
  • Branchenberichte von SEMI, Gartner und IDC, die Marktanalysen und Prognosen liefern
  • Regierungsmaßnahmen, einschließlich des US CHIPS Act Implementierungsfortschritts auf commerce.gov, des EU Chips Act auf ec.europa.eu und ähnlicher Initiativen in Japan, Südkorea und Taiwan über deren jeweilige Regierungsportale

Einschränkungen:

  • Muss den aktuellen Stand ab 2026 widerspiegeln, wobei frühere Probleme klar als solche gekennzeichnet sind

Speichere deine Ausgabenotizen in {absoluter_Pfad_Ihres_Arbeitsverzeichnisses}/research_notes/Halbleiter Lieferketten Ausblick 2026/halbleiter_lieferkette.md

Als ersten Schritt musst du {Pfad_zur_Faehigkeit}/references/researcher.md lesen, um Anweisungen zur Durchführung der Recherche zu erhalten.

Um sicherzustellen, dass die Recherche so schnell wie möglich durchgeführt wird, ist es wichtig, dass alle Subagenten parallel erzeugt werden, d. h., dass Sie alle Ihre Aufrufe des Agent-Werkzeugs in einem einzigen Durchgang tätigen.

5. [Falls absolut notwendig] Eine zusätzliche Rechercherunde durchführen

Basierend auf den Aufgabenübersichten, die von den Forschungs-Subagenten zurückgegeben werden, bestimmen Sie, ob es kritische Lücken gibt, die den Bericht unvollständig machen würden. Wenn es als absolut notwendig erachtet wird, erzeugen Sie parallel Forscher, um diese Lücken zu schließen. Das Erzeugen zusätzlicher Forscher in diesem Schritt verzögert die Zustellung des Berichts an den Benutzer, was zu einer viel schlechteren Erfahrung führt. Daher muss dies mit äußerster Vorsicht angewendet werden.

Dieser Schritt kann nur einmal durchgeführt werden – nachdem die Forscher fertig sind, gehen Sie sofort zu Schritt 6 über, unabhängig davon, welche Ergebnisse Sie zurückerhalten. Wenn Sie weitere Forschung starten, werden Sie auf Timeouts oder Ratenbegrenzungen stoßen, was bedeutet, dass der Benutzer niemals eine Antwort auf seine Anfrage erhält. Um sich daran zu erinnern, sollten Sie immer „Nachdem diese Forscher fertig sind, werde ich direkt zur Koordinierung des Berichtsschreibers übergehen" ausgeben, wenn Sie sich entscheiden, zusätzliche Forschung zu starten.

6. Berichtsschreiber-Subagenten im Vordergrund erzeugen

Nachdem die Recherche abgeschlossen ist, erzeugen Sie einen einzelnen Berichtsschreiber-Subagenten. Verwenden Sie das Agent-Werkzeug (in einigen Versionen als Task bezeichnet) mit subagent_type="general-purpose" und run_in_background=false, und füllen Sie die Platzhalter wie in Schritt 4 aus. Für {die ursprüngliche Frage des Benutzers} geben Sie die Frage an, die dieser Bericht vollständig beantworten muss – wenn diese Anfrage zu früheren Recherchen zurückkehrt oder diese erweitert, ist dies die frühere Frage, ergänzt um diese Anfrage (z. B. „Wie wirkt sich das EU-KI-Gesetz auf Startups aus, einschließlich Strafen?"), nicht nur die Folgenachricht. Geben Sie in der Zeile für frühere Recherchen die absoluten Pfade des früheren Berichts und des Notizordners an, die Sie in Schritt 2 notiert haben, oder schreiben Sie „keine", wenn Sie nichts zum Aufbauen notiert haben oder der Benutzer eine unabhängige Wiederholung gewünscht hat. Befolgen Sie das unten angegebene genaue Format:

Agent(
  run_in_background=false
  subagent_type="general-purpose",
  description="Abschlussbericht schreiben",
  prompt="Lies die Notizen in {absoluter_Pfad_Ihres_Arbeitsverzeichnisses}/research_notes/{Forschungstitel}/ und synthetisiere sie zu einem Forschungsbericht, der folgende Frage beantwortet: {die ursprüngliche Frage des Benutzers}.

Frühere Forschung in diesem Gespräch, auf der aufgebaut werden soll: {absolute Pfade des früheren Berichts und Notizordners aus Schritt 2, oder „keine"}

Speichere deinen endgültigen Bericht unter diesem genauen Pfad: {absoluter_Pfad_Ihres_Arbeitsverzeichnisses}/reports/{Forschungstitel}.md

**Als ersten Schritt musst du {Pfad_zur_Faehigkeit}/references/report-writer.md lesen, um Anweisungen zum Schreiben deines Forschungsberichts zu erhalten.**"
)

7. Bericht an den Benutzer übermitteln

Nachdem der Berichtsschreiber fertig ist, machen Sie den Bericht für den Benutzer verfügbar: Wenn Sie ein Werkzeug zum Senden von Dateien an den Benutzer haben (z. B. SendUserFile), senden Sie reports/{Forschungstitel}.md damit; andernfalls, falls Ihre Umgebung einen für den Benutzer sichtbaren Ausgabeordner hat, kopieren Sie den Bericht unter demselben Dateinamen dorthin; andernfalls lassen Sie ihn unter reports/{Forschungstitel}.md. Lesen Sie dann den fertiggestellten Bericht und senden Sie dem Benutzer eine kurze Zusammenfassung (zielen Sie auf 3-5 Sätze ab), die angibt, wo sich der vollständige Bericht befindet (an ihn gesendet, im Ausgabeordner oder sein absoluter Pfad).

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

ashley-seymour/claude-skills

Arm, run and disarm an unattended away run (a night or a few hours). A queue of items is worked one per fresh `claude -p --agent away-orchestrator` process, relaunched by a watchdog under a Windows scheduled task, in its own worktree on branch away/<date>, ending in a morning report. Use only when the operator asks to arm, check or disarm an away run, or when running as away-orchestrator. Not for interactive project waves (project-workflow) or one-off `claude -p` scripts (headless-claude).

ashley-seymour/claude-skills

Read this skill before the first step that uses the built-in browser, the browser pane inside the Claude desktop app (also called the in-app browser, the browser pane, Claude's browser, or \"your own browser\"), whose tools are named mcp__Claude_Browser__* when the session runs in the desktop app and mcp__remote-devices__Claude_Browser__* when a cloud session is linked to the person's computer; before those tools are turned on there may be a single enable__mcp__remote-devices__Claude_Browser tool instead. It covers the pane's persistent sign-ins, tabs and preview_start, reading pages as text, site approvals, what the pane cannot open, and what to do when it cannot be reached. It is not for Claude in Chrome (mcp__claude-in-chrome__* tools), which has its own skill, and it does not decide which browser to use.

ashley-seymour/claude-skills

Read this skill before the first step that uses Claude in Chrome, the browser extension whose tools are named mcp__claude-in-chrome__* (also called Chrome, the browser extension, or the external browser) and which acts in the person's real Chrome with their own sign-ins; before those tools are turned on there may be a single enable__mcp__claude-in-chrome tool instead. It covers loading the tools in one ToolSearch call, checking the person's open tabs and working in a new tab, site permissions, GIF recordings, console logs, dialogs to avoid, and when to stop and ask. It is not for the built-in browser (mcp__Claude_Browser__* or mcp__remote-devices__Claude_Browser__* tools), which has its own skill, and it does not decide which browser to use.

ashley-seymour/claude-skills

Read this skill before the first step of any request to do something in an app on the person's own computer (Notes, Finder, System Settings, any desktop app), to look at their screen, or for \"computer use\". Computer use (desktop control) lets Claude take screenshots of the person's desktop and control it with clicks, typing and scrolling through the Claude desktop app; its tools are named mcp__computer-use__* when the session runs in the desktop app and mcp__remote-devices__computer_* when a cloud session is linked to the person's computer; before computer use is turned on for a conversation there may be no such tools, only an enable__mcp__remote-devices__computer tool, which turns it on. It covers turning it on, picking the right tool, the access flow, and the safety rules for tiered apps, links and financial actions. It is not for websites, which go through Claude in Chrome or the built-in browser and their own skills.

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