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Complete research workflow system for codebase analysis, deep external research, and comprehensive technical wiki generation
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快速生成公司一页纸概览（Tearsheet），涵盖业务描述、关键财务、估值、股东结构和近期催化。 触发词：公司速览、tearsheet、公司概况、一页纸、公司简介、company overview、快速了解、公司画像
构建DCF现金流折现模型和三表财务模型（利润表、资产负债表、现金流量表联动）。 触发词：DCF、现金流折现、财务建模、三表模型、估值模型、WACC、自由现金流、financial model、valuation model
盈利分析技能，支持两种模式： - Preview 模式：业绩发布前的前瞻分析、情景假设、关键观测指标 - Analysis 模式：业绩发布后的深度解读、Beat/Miss 分析、估计修正 触发词：earnings analysis、earnings preview、业绩分析、业绩前瞻、财报分析、季报解读、pre-earnings、post-earnings、Q1/Q2/Q3/Q4 results
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | deep-research |
| description | Complete research workflow system for codebase analysis, deep external research, and comprehensive technical wiki generation |
完整的研究型工作流系统，实现从代码库分析、深度调研到技术文档生成的完整流程。
本技能提供了一套完整的研究型工作流系统，包括：
/init-research) - 分析代码库并标记需要联网调研的内容/ralph-loop-research) - 处理所有 TODO 标记，执行深度调研/ralph-loop-wiki) - 生成完整的技术分析文档gh-repo-research) - 克隆并分析 GitHub 仓库初始化研究文档，分析代码库并生成 deep-search.md 文件，在需要联网调研的地方标记 TODO: RESEARCH HERE。
用法:
/init-research # 更新模式
/init-research --create-new # 重新生成所有文件
/init-research --max-depth=2 # 限制目录深度
输出: deep-search.md 文件（根目录 + 重要子目录）
深度调研循环，处理所有 TODO: RESEARCH HERE 标记。
用法:
/ralph-loop-research # 默认 3 次循环
/ralph-loop-research --max-iterations=5 # 自定义循环次数
功能:
deep-search.md 文件TODO: RESEARCH HERE 标记gh-repo-research）输出:
.research/ 目录生成完整的技术 wiki 文档。
用法:
/ralph-loop-wiki # 默认 3 次循环
/ralph-loop-wiki --prd-path=docs/PRD.md # 指定 PRD 文件
/ralph-loop-wiki --max-iterations=5 # 自定义循环次数
功能:
.research/ 目录下的所有调研内容init-deep 生成的 CODEBUDDY.md 文件wiki_template.md 的格式生成完整 wiki输出:
wiki.md - 完整的技术分析文档wiki-optimization-suggestions.md - 优化建议wiki-summary.md - 总结报告GitHub 仓库研究智能体，用于克隆和分析 GitHub 仓库。
功能:
.gh-repo/ 目录/init-deep 操作.research/gh-repo/repo-name/ 目录使用方式:
通过 ralph-loop-research 自动调用（当发现 GitHub 链接时），或手动调用。
1. /init-research
↓
生成 deep-search.md（带 TODO: RESEARCH HERE 标记）
2. /ralph-loop-research
↓
处理所有 TODO 标记
↓
深度调研 → 生成 wiki 格式内容
↓
发现链接 → GitHub 链接 → gh-repo-research
↓
所有 TODO 替换完成
3. /ralph-loop-wiki
↓
整合 PRD + .research + CODEBUDDY.md
↓
生成完整 wiki（按 wiki_template.md 格式）
↓
3 次验证循环
↓
生成优化建议和总结
# 步骤 1: 初始化研究文档
/init-research
# 步骤 2: 执行深度调研
/ralph-loop-research
# 步骤 3: 生成技术 Wiki
/ralph-loop-wiki
执行工作流后，项目目录将包含：
项目根目录/
├── deep-search.md # 研究文档（带 TODO 标记）
├── CODEBUDDY.md # 代码库分析（来自 init-deep）
├── .research/ # 调研结果
│ ├── research-001.md # 调研笔记
│ ├── research-002.md
│ └── gh-repo/ # GitHub 仓库研究
│ └── repo-name/
│ ├── architecture.md
│ ├── core-modules.md
│ ├── api-reference.md
│ └── features.md
├── .gh-repo/ # 克隆的仓库
│ └── repo-name/
├── wiki.md # 最终生成的 wiki
├── wiki-optimization-suggestions.md # 优化建议
└── wiki-summary.md # 总结报告
运行安装脚本：
cd codebuddy-marketplace/skills/deep-research
bash install.sh
这将安装到：
~/.codebuddy/skills/deep-research/~/.claude/skills/deep-research//init-deep 生成 CODEBUDDY.md 文件--prd-path 指定gh-repo-research 需要能够克隆 GitHub 仓库.gh-repo/ 目录大小