deep-research-skill は何をしますか？
ユーザーが複数ソースにわたる調査、引用の追跡、証拠の永続化、構造化されたレポート生成を必要とする場合に使用します。
ユーザーが複数ソースにわたる調査、引用の追跡、証拠の永続化、構造化されたレポート生成を必要とする場合に使用します。
lovstudio/deep-research-skill は、複数の情報源から調査を実施し、引用を追跡しながら証拠を永続化し、最終的に構造化されたレポートを生成するAIエージェントスキルです。このスキルは、開発者やAIエージェントユーザーが、信頼性の高い調査結果を効率的にまとめるのに役立ちます。主にClaude CodeやCursorm、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、調査プロセス全体を自動化します。スキルのドキュメント（SKILL.md）に基づき、ウェブ検索やファイルからのデータ収集、引用管理、レポート執筆を一貫して行います。これにより、手動での情報収集作業を削減し、迅速かつ正確な調査結果を提供します。
npx skills add lovstudio/deep-research-skillInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
ユーザーが複数ソースにわたる調査、引用の追跡、証拠の永続化、構造化されたレポート生成を必要とする場合に使用します。
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.