Was macht deep-research-skill?
Verwenden, wenn der Benutzer mehrquelligen Recherchen mit Quellenverfolgung, Beweisspeicherung und strukturierter Berichterstellung benötigt.
Verwenden, wenn der Benutzer mehrquelligen Recherchen mit Quellenverfolgung, Beweisspeicherung und strukturierter Berichterstellung benötigt.
Diese Fertigkeit ermöglicht es KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, tiefgehende Recherchen über mehrere Quellen hinweg durchzuführen, mit automatischer Quellenverfolgung, dauerhafter Speicherung von Beweisen und der Erstellung strukturierter Berichte. Sie ist besonders nützlich für Entwickler, die komplexe technische Themen oder Codebibliotheken gründlich untersuchen müssen, ohne den Überblick über die Quellen zu verlieren. Die Fertigkeit unterstützt verschiedene Plattformen, indem sie Suchanfragen bündelt, Ergebnisse aus unterschiedlichen Quellen zusammenfasst und Zitate formatiert. Durch die Zwischenspeicherung von Beweisen wird sichergestellt, dass Informationen auch bei wiederholten Anfragen oder Updates des Agentenkontexts erhalten bleiben.
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Verwenden, wenn der Benutzer mehrquelligen Recherchen mit Quellenverfolgung, Beweisspeicherung und strukturierter Berichterstellung benötigt.
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.