| name | research |
| description | Deep Research Skill: Kombiniert Claude WebSearch + Perplexity via OpenRouter fuer umfassende Recherchen.
Automatisches 2-Tier-Routing: QUICK (WebSearch) fuer einfache Fakten, DEEP (perplexity/sonar-deep-research
via OpenRouter + WebSearch Gegencheck) fuer komplexe Analysen. Verwenden wenn der Nutzer "research", "recherchiere",
"finde heraus", "was wissen wir ueber", "deep research", "analysiere" oder "/research" sagt.
|
| version | 1.1.0 |
| requires_secrets | [{"key":"OPENROUTER_API_KEY","service":"OpenRouter","url":"https://openrouter.ai/keys","description":"OpenRouter API Key — routet zu perplexity/sonar-deep-research. Kein separater Perplexity-Key noetig.","hint":"Eintragen in .env als OPENROUTER_API_KEY","required":true}] |
Deep Research
Zwei Suchquellen kombinieren fuer zuverlaessige, quellengestuetzte Recherchen.
2-Tier-Routing
Komplexitaet der Frage analysieren, dann automatisch routen:
QUICK (Default)
- Wann: Fakten-Checks, aktuelle Preise/Daten, "Was ist X?", kurze Antworten
- Quellen: Claude WebSearch (1-3 parallele Suchen)
- Dauer: Sekunden
- Kosten: $0 (eingebaut)
DEEP (bei komplexen Fragen oder explizit "/research deep ...")
- Wann: Marktanalysen, Vergleiche, "Wie funktioniert X im Detail?", Multi-Aspekt-Fragen, alles wo der Nutzer explizit "deep" sagt
- Quellen: perplexity/sonar-deep-research via OpenRouter PLUS Claude WebSearch parallel (Gegencheck/Ergaenzung)
- Dauer: 30-120 Sekunden
- Kosten: ~$0.01-0.05 pro Anfrage (OPENROUTER_API_KEY — kein separater Perplexity-Key noetig)
Routing-Entscheidung
Automatisch DEEP waehlen wenn:
- Frage enthaelt Vergleiche ("X vs Y", "Alternativen zu")
- Frage erfordert Multi-Aspekt-Analyse ("Vor- und Nachteile", "Architektur von")
- Frage betrifft aktuelle Marktdaten mit Kontext ("Wie entwickelt sich X und warum")
- Nutzer sagt explizit "deep", "ausfuehrlich", "im Detail"
Workflow
Schritt 1: Fragestellung schaerfen
- Was genau soll recherchiert werden?
- Welcher Kontext ist relevant?
- Falls unklar: Rueckfrage an den Nutzer
Schritt 2: Tier waehlen + recherchieren
QUICK:
- WebSearch mit 1-3 gezielten Suchbegriffen (parallel)
- Relevante Ergebnisse extrahieren und zusammenfuehren
DEEP:
- perplexity/sonar-deep-research via OpenRouter aufrufen (siehe references/perplexity-api.md) — nutzt OPENROUTER_API_KEY
- Parallel: WebSearch fuer Gegencheck/Ergaenzung (andere Suchbegriffe als Perplexity)
- Ergebnisse zusammenfuehren, Widersprueche markieren
Schritt 3: Ergebnis strukturieren
Jede Research-Antwort MUSS enthalten:
- Zusammenfassung — 2-3 Saetze, direkte Antwort auf die Frage
- Details — Strukturiert nach Aspekten der Frage. Bei APIs: Endpoints, Auth, Rate Limits, Kosten. Bei Technologien: Architektur, Vor/Nachteile, Alternativen.
- Quellen — URLs mit Titel, getrennt nach Herkunft:
[WebSearch] Titel — URL[OpenRouter/Perplexity] Titel — URL
- Confidence — high / medium / low (basierend auf Quellenuebereinstimmung)
- Tier — Welcher Tier genutzt wurde und warum
Schritt 4: Kontext bewahren
- Research-Ergebnisse als Rohdaten + Synthese liefern
- Den laufenden Kontext der uebergeordneten Aufgabe NICHT ueberschreiben
- Wenn der Research-Skill aus
/ideation heraus genutzt wird: Ergebnisse zurueckgeben, nicht die Story schreiben
