deep-research 是做什么的？
当用户需要进行多源研究，包括引文跟踪、证据持久化和结构化报告生成时使用。触发词包括“深度研究”、“全面分析”、“研究报告”、“比较X与Y”、“分析趋势”或“最新进展”。不适用于简单查询、调试或仅需1-2次搜索即可回答的问题。
当用户需要进行多源研究，包括引文跟踪、证据持久化和结构化报告生成时使用。触发词包括“深度研究”、“全面分析”、“研究报告”、“比较X与Y”、“分析趋势”或“最新进展”。不适用于简单查询、调试或仅需1-2次搜索即可回答的问题。
该技能适用于需要从多个来源收集信息并生成带有引文跟踪、证据持久化和结构化报告的研究任务。它专门用于深度研究场景，如全面分析、趋势研究或比较分析（例如“比较X与Y”），而不仅仅是简单的搜索或问答。该技能支持在AI agent环境中（如Claude Code、Cursor等）调用，通过触发词自动激活。其工作流程包括从多个来源搜集数据，记录每一次引用的来源以确保证据可追溯，并最终生成一个结构化的报告，包含引言、方法论、结果和结论等部分。这种设计确保了研究的可靠性和可验证性，特别适合需要严谨学术或业务决策支持的情境。
npx skills add https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill/tree/main/skills/deep-researchInstalled? Explore more 研究与数据分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
当用户需要进行多源研究，包括引文跟踪、证据持久化和结构化报告生成时使用。触发词包括“深度研究”、“全面分析”、“研究报告”、“比较X与Y”、“分析趋势”或“最新进展”。不适用于简单查询、调试或仅需1-2次搜索即可回答的问题。
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.