Was macht Claude-Code-Deep-Research-main?
🧠 Führen Sie erweiterte Forschung mit einem Multi-Agenten-Framework durch, das OpenAI und Google Gemini für quellenbelegte Erkenntnisse nutzt.
🧠 Führen Sie erweiterte Forschung mit einem Multi-Agenten-Framework durch, das OpenAI und Google Gemini für quellenbelegte Erkenntnisse nutzt.
Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude Code, tiefgehende Recherchen durch die Nutzung eines Multi-Agenten-Frameworks durchzuführen, das sowohl OpenAI- als auch Google-Gemini-Modelle integriert. Es ist besonders nützlich für Entwickler und Forscher, die umfassende, quellenbelegte Informationen benötigen, ohne mehrere manuelle Schritte ausführen zu müssen. Das Framework orchestriert mehrere KI-Agenten, die jeweils spezifische Aspekte einer Rechercheaufgabe übernehmen – wie Informationsbeschaffung, Quellenvalidierung und Zusammenfassung – und liefert Ergebnisse mit Zitaten, die die Glaubwürdigkeit und Nachvollziehbarkeit der Informationen sicherstellen. Es unterstützt die Arbeit in Claude Code und ähnlichen KI-gestützten Entwicklungsumgebungen, indem es die Komplexität der Multi-Agenten-Koordination verbirgt und eine nahtlose Integration in den Workflow des Entwicklers bietet. Die wichtigsten Funktionen umfassen die automatische Suche, das Extrahieren von Zitaten, die Überprüfung von Quellen und die Zusammenstellung von Forschungsergebnissen in einem klaren, strukturierten Format.
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🧠 Führen Sie erweiterte Forschung mit einem Multi-Agenten-Framework durch, das OpenAI und Google Gemini für quellenbelegte Erkenntnisse nutzt.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
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.