Se utiliza cuando el usuario necesita investigación de múltiples fuentes con seguimiento de citas, persistencia de evidencia y generación de informes estructurados. Se activa con frases como 'investigación profunda', 'análisis exhaustivo', 'informe de investigación', 'comparar X vs Y', 'analizar tendencias' o 'estado del arte'. No para consultas simples, depuración o preguntas que se puedan responder con 1-2 búsquedas.
Esta skill, denominada '199-biotechnologies/deep-research', está diseñada para tareas de investigación multidisciplinaria que requieren recopilar información de múltiples fuentes, rastrear citas y generar informes estructurados con evidencia persistente. Es especialmente útil para desarrolladores y usuarios de agentes de IA que necesitan análisis comparativos, revisiones del estado del arte, o estudios de tendencias. La skill soporta plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, pero se activa únicamente cuando se detectan palabras clave específicas como 'investigación profunda', 'análisis exhaustivo', 'comparar X vs Y' o 'analizar tendencias'. Su funcionamiento interno implica la búsqueda automatizada en múltiples fuentes, el almacenamiento de resultados con metadatos de citas, y la síntesis de conclusiones en un informe bien estructurado, evitando respuestas simples o consultas que requieran solo unas pocas búsquedas.
npx skills add https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill/tree/main/skills/deep-researchInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Se utiliza cuando el usuario necesita investigación de múltiples fuentes con seguimiento de citas, persistencia de evidencia y generación de informes estructurados. Se activa con frases como "investigación profunda", "análisis exhaustivo", "informe de investigación", "comparar X vs Y", "analizar tendencias" o "estado del arte". No para consultas simples, depuración o preguntas que se puedan responder con 1-2 búsquedas.
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.