用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aaione/everything-claude-code-zh --skill deep-research命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Kubernetes 工作负载模式、资源管理、RBAC、probes、autoscaling、ConfigMap/Secret 处理,以及面向生产级部署的 kubectl 调试。
完成任何非平凡任务后使用。智能体按 5 个维度自评输出——准确性、完整性、清晰度、可执行性、简洁性——每项都给出具体证据。生成结构化 1-5 评分卡和具体改进建议。
在 competitive-platform-analysis 产出分层竞品集合后使用。按九个加权维度(定位、声音、视觉工艺、offer packaging、证据、enterprise-readiness、thought leadership、定价、客户 strategic tension)为每个竞品评分,使用明确 1–5 rubrics 和 tension-plot。位于 competitive-report-structure 之前。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | deep-research |
| description | 使用 firecrawl 和 exa MCP 进行多源深度研究。搜索网络、综合发现并交付带来源引用的报告。适用于用户想要任何主题的带证据和引用的深入研究。 |
| origin | ECC |
易漂移技能。 Firecrawl/Exa MCP 工具名称、配额和结果格式会变化。在承诺覆盖率或引用实时来源数量之前,验证已配置的 MCP 工具和当前 API 文档。
使用 firecrawl 和 exa MCP 工具从多个网络来源生成深入、有引用的研究报告。
至少配置以下之一:
firecrawl_search、firecrawl_scrape、firecrawl_crawlweb_search_exa、web_search_advanced_exa、crawling_exa两者一起使用可获得最佳覆盖。在 ~/.claude.json 或 ~/.codex/config.toml 中配置。
快速问 1-2 个澄清问题:
如果用户说"就研究一下吧" — 用合理的默认值直接跳过。
将主题分解为 3-5 个研究子问题。示例:
对每个子问题,使用可用的 MCP 工具搜索:
使用 firecrawl:
firecrawl_search(query: "<子问题关键词>", limit: 8)
使用 exa:
web_search_exa(query: "<子问题关键词>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<关键词>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")
搜索策略:
对最有前景的 URL,获取完整内容:
使用 firecrawl:
firecrawl_scrape(url: "<url>")
使用 exa:
crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)
完整阅读 3-5 个关键来源以获取深度。不要仅依赖搜索摘要。
组织报告:
# [主题]:研究报告
*生成时间:[日期] | 来源数:[N] | 置信度:[高/中/低]*
## 执行摘要
[3-5 句关键发现概述]
## 1. [第一个主要主题]
[带有行内引用的发现]
- 关键要点([来源名称](url))
- 支持数据([来源名称](url))
## 2. [第二个主要主题]
...
## 3. [第三个主要主题]
...
## 关键要点
- [可操作的洞察 1]
- [可操作的洞察 2]
- [可操作的洞察 3]
## 来源
1. [标题](url) — [一行摘要]
2. ...
## 方法论
搜索了 [N] 个查询,涵盖网页和新闻。分析了 [M] 个来源。
调查的子问题:[列表]
对于广泛的主题,使用 Claude Code 的 Task 工具并行化:
并行启动 3 个研究智能体:
1. 智能体 1:研究子问题 1-2
2. 智能体 2:研究子问题 3-4
3. 智能体 3:研究子问题 5 + 跨领域主题
每个智能体搜索、阅读来源并返回发现。主会话综合为最终报告。
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