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assafelovic/gpt-researcher

GPT Researcher est un agent de recherche approfondie autonome qui effectue des recherches web et locales, produisant des rapports détaillés avec citations. Utilisez cette compétence pour aider les développeurs à comprendre, étendre, déboguer ou intégrer GPT Researcher - y compris l'ajout de fonctionnalités, la compréhension de l'architecture, le travail avec l'API, la personnalisation des flux de recherche, l'ajout de nouveaux récupérateurs, l'intégration de sources de données MCP, ou le dépannage des pipelines de recherche.

Qu'est-ce que gpt-researcher ?

GPT Researcher est un agent de recherche approfondie autonome qui automatise les tâches de recherche complexes en ligne et hors ligne, produisant des rapports complets avec citations. Il est utile pour les développeurs souhaitant analyser l'architecture, ajouter des fonctionnalités personnalisées, intégrer l'API, déboguer les pipelines de recherche, ou configurer des récupérateurs et des sources de données via MCP (Model Context Protocol). La compétence prend en charge les environnements Python et Node.js, et utilise des modèles de langage comme GPT pour générer des rapports structurés. En tirant parti de l'architecture modulaire, elle permet de remplacer les récupérateurs par défaut par des sources locales, des API web, ou des données structurées, facilitant ainsi la création de workflows de recherche sur mesure.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait gpt-researcher ?

GPT Researcher est un agent de recherche approfondie autonome qui effectue des recherches web et locales, produisant des rapports détaillés avec citations. Utilisez cette compétence pour aider les développeurs à comprendre, étendre, déboguer ou intégrer GPT Researcher - y compris l'ajout de fonctionnalités, la compréhension de l'architecture, le travail avec l'API, la personnalisation des flux de recherche, l'ajout de nouveaux récupérateurs, l'intégration de sources de données MCP, ou le dépannage des pipelines de recherche.

Skills associés

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

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affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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affaan-m/everything-claude-code

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

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langgenius/backend-code-review

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.

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