ユーザーが明示的に「深掘り調査」「徹底調査」「包括的なレポート」などを要求した場合にのみ使用します。通常の調査や検索リクエストにはparallel-web-searchを使用してください。マルチターンをサポートし、前回の調査結果を引き継げます。
このスキルは、ユーザーが「深掘り調査」「徹底調査」「包括的なレポート」「詳細な調査」などと明示的に要求した場合にのみ使用する、高コストで処理時間がかかる高度なWeb調査機能です。通常のリサーチや情報検索リクエストには、より高速で低コストな parallel-web-search スキルを優先的に使用する必要があります。本スキルの主な特徴はマルチターン対応にあり、`--previous-interaction-id` オプションを指定することで、以前の調査やエンリッチメントの結果をコンテキストとして引き継ぎ、段階的で深い調査を実行できます。Claude Code や Cursor などのAIエージェントプラットフォーム向けに設計されており、複雑な調査タスクを効率的に遂行するための専用ツールとして機能します。ただし、リソース消費が大きいため、使用はユーザーの明示的な指示がある場合に限定すべきです。
npx skills add https://github.com/parallel-web/parallel-agent-skills/tree/main/skills/parallel-deep-researchInstalled? 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 →
ユーザーが明示的に「深掘り調査」「徹底調査」「包括的なレポート」「詳細な調査」と発言した場合にのみ使用してください。parallel-web-search よりも処理が遅く、コストが高くなります。通常の調査や情報検索リクエストには、parallel-web-search を使用してください。マルチターンをサポートします：--previous-interaction-id を指定することで、以前の調査やエンリッチメントの結果をコンテキストとして引き継げます。
This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.
Bulk data enrichment. Adds web-sourced fields (CEO names, funding, contact info) to lists of companies, people, or products. Use for enriching CSV files or inline data. Supports multi-turn: pass --previous-interaction-id from a prior research task to carry context forward.
Discover entities (companies, people, products, etc.) matching a natural-language description. Use when the user asks to 'find all X' or 'list every Y that…' — e.g., 'Find AI startups that raised Series A in 2026', 'List roofing companies in Charlotte NC', 'Show me YC W24 dev tools companies'. Different from web-search (which returns webpages) and deep-research (which returns a narrative report). Use this when the user wants a structured list of entities.
Continuously track the web for changes on a recurring cadence. Use when the user asks to 'monitor', 'track changes to', 'watch', or 'alert me when' something on the web changes — e.g., 'Track price changes for iPhone 16', 'Alert me when Tesla files a new 8-K', 'Monitor competitor pricing pages weekly'. Also use to list, inspect, update, or delete existing monitors.
URL content extraction. Use for fetching any URL - webpages, articles, PDFs, JavaScript-heavy sites. Token-efficient: runs in forked context. Prefer over built-in WebFetch.
DEFAULT for all research and web queries. Use for any lookup, research, investigation, or question needing current info. Fast and cost-effective. Only use parallel-deep-research if user explicitly requests 'deep' or 'exhaustive' research.
Get completed research task result by run ID
Set up the Parallel plugin (install CLI)
Check running research task status by run ID
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.