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基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | deep-research-pro |
| version | 1.0.0 |
| description | 多源深度调研代理。**Auto-trigger**: 当用户需要深度调研、行业分析、竞品分析、专题研究时自动使用。无需 API 密钥。 |
| homepage | https://github.com/paragshah/deep-research-pro |
| metadata | {"clawdbot":{"emoji":"🔬","category":"research"}} |
一个强大的独立深度调研技能,从多个网络源生成详尽的引用报告。无需付费 API —— 使用 DuckDuckGo 搜索。
当用户要求对任何主题进行调研时,遵循以下工作流:
提出 1-2 个快速澄清问题:
如果用户说"就调研吧" —— 使用合理的默认值继续。
将主题拆分为 3-5 个调研子问题。例如:
对每个子问题,运行 DDG 搜索脚本:
# 网络搜索
/home/clawdbot/clawd/skills/ddg-search/scripts/ddg "<子问题关键词>" --max 8
# 新闻搜索(当前事件)
/home/clawdbot/clawd/skills/ddg-search/scripts/ddg news "<主题>" --max 5
搜索策略:
对有价值的 URL,获取完整内容:
curl -sL "<url>" | python3 -c "
import sys, re
html = sys.stdin.read()
# 去除标签,提取文本
text = re.sub('<[^>]+>', ' ', html)
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
print(text[:5000])
"
完整阅读 3-5 个关键来源以确保深度。不要仅依赖搜索摘要。
报告结构如下:
# [主题]:深度调研报告
*生成时间:[日期] | 来源:[N] 个 | 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]
[带内联引用的发现]
- 关键点([来源名称](url))
- 支撑数据([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) — [一句话摘要]
2. ...
## 方法论
在网络和新闻中搜索了 [N] 个查询。分析了 [M] 个来源。
调查的子问题:[列表]
保存完整报告:
mkdir -p ~/clawd/research/[slug]
# 将报告写入 ~/clawd/research/[slug]/report.md
然后交付:
"调研核聚变能源的现状"
"深入分析 2026 年后端服务选 Rust 还是 Go"
"调研自举 SaaS 业务的最佳策略"
"美国房地产市场现在是什么情况?"
作为子代理启动时,包含完整的调研请求和上下文:
sessions_spawn(
task: "对 [TOPIC] 进行深度调研。遵循 deep-research-pro SKILL.md 工作流。
先阅读 /home/clawdbot/clawd/skills/deep-research-pro/SKILL.md。
目标:[用户目标]
特定角度:[任何具体要求]
将报告保存到 ~/clawd/research/[slug]/report.md
完成后,用关键发现唤醒主会话。",
label: "research-[slug]",
model: "opus"
)
/home/clawdbot/clawd/skills/ddg-search/scripts/ddg