Deepdive

Deepdive — meta-research с дисциплиной

Серьёзное многошаговое исследование под вопрос или решение. Каждый источник = файл, отчёт построен как Q&A, тезисы атомарны и пере-используемы.

Когда применять

• Прямо просит «deep research / глубокое исследование / проведи ресёрч / изучи тему / разбери».
• Сравнить N институций, продуктов, методологий, рынков (НО: если N конкурентов по фиксированной матрице — это competitive-teardown, не сюда).
• Подготовить материал для стратегии, бизнес-плана, доклада, статьи.
• Проверить гипотезу или валидировать решение через внешние данные.
• Meta-research — «понять как устроен X», «карта области Y», ответить на серию вопросов.

Когда НЕ применять

• Быстрая фактоверка («когда родился Моцарт») — отвечай напрямую, без скилла.
• Сравнение N конкурентов по структурированной 12-dimension матрице → competitive-teardown.
• Research под Anthropic SDK / Claude API → claude-api.
• Brainstorm без поиска данных → brainstorming / grill-me.
• Ответ уже в проекте — сначала grep/чтение, потом решай нужен ли веб-поиск.

Глубина — определяется по теме

Жёсткого дефолта нет. Выбирай каждый раз по сложности вопроса и стоимости решения, которое поддерживаешь.

| Режим | Источников | Суб-агентов | Когда | |---|---|---|---| | shallow | 5–7 | 0 | первичная навигация, тема знакома, low-stakes решение | | medium | 12–18 | 2–3 | нетривиальная тема, среднее решение | | deep | 25–35+ | 4–5 | high-stakes решение, стратегия, серьёзный анализ |

Объяви выбранный режим в начале и обоснуй: «делаю medium — тема нетривиальна, решение middle-stakes».

Заодно объяви model routing (один раз, после Genre+Plan): какие фазы на какой модели, estimated cost. Пример:

Routing: Phase 1/3/6 на Opus/high (reframing+plan+adversarial),
Phase 4 sub-agents на Haiku/Sonnet, Phase 7 synthesis на Sonnet/high.
Estimated ~$2 (vs ~$8 если бы всё на Opus). Скажи если нужно по-другому —
"всё на opus" / "cheap mode" / "default".

Детали — references/model_routing.md.

Перед стартом — discover existing

ДО фазы reframing проверь что уже есть в проекте. Опциональное — если файлов/папок нет, иди дальше.

1. Куда сохранять (см. секцию ниже) — определи целевую папку.
2. Существующие ресёрчи: если целевая папка уже есть, перечисли содержимое. Если есть похожий slug → спроси «это update?». Если да — режим update (см. ниже).
3. CLAUDE.md / CLAUDE.local.md: если есть — прочитай, учти в reframing (терминология проекта, workflow, кросс-референсы).
4. memory/MEMORY.md: если есть — прочитай индекс, поищи упоминания темы. Учти в reframing («в памяти X зафиксировано — мы это подтверждаем или пересматриваем?»).

Цель: не дублировать сделанное. Не из любопытства, не «на всякий случай ещё раз».

Куда сохранять — 3-уровневая логика

Папка-цель определяется автоматически. Не хардкодь.

Уровень 1 — явный сигнал:
  CLAUDE.md / CLAUDE.local.md упоминают research-папку → используй её
  Существует одна из: research/, 06_Деск-ресёрч/, docs/research/, notes/research/
  → используй существующую

Уровень 2 — автодетекция типа проекта:
  pyproject.toml / package.json / Cargo.toml / go.mod / mix.exs → tech → research/
  Только .md / .pdf / .docx без манифестов → notes/гуманитарный → 06_Деск-ресёрч/

Уровень 3 — фоллбэк:
  Не git-репо или пустая папка → ~/deep-research// (глобальная домашняя)

Покажи выбранный путь ОДИН раз: «Сохраню в research//. Ок?» Дальше пиши молча.

Режим update

Если пользователь говорит update или «обнови ресёрч »:

Цель update: дельта, не replay. Найти что изменилось с lastresearchdate, написать diff-файл. Старый отчёт остаётся как есть; новый создаётся только если изменения существенные (после прочтения diff'а — решение пользователя).

Детальный протокол: references/refresh_protocol.md. Ниже — high-level порядок:

1. Pre-flight check — прочитай:

• //plan.md (lastresearchdate, гипотезы, подвопросы)
• //refresh_targets.md (что отслеживать — entities, numbers, hypotheses)
• Последний _.md (что было сказано — чтобы видеть что изменилось)

1. Если refresh_targets.md нет (старый ресёрч до этого протокола) — сначала сгенерируй его из final report + plan.md, используя шаблон Z11 (см. blocks/close.md).
2. 4 категории дельты в targeted поиске (date filters от lastresearchdate):

• New entrants — Crunchbase, GitHub topics, HuggingFace, news (новые компании/проекты)
• Entity diff — fingerprinting tracked entities (pricing, careers, funding)
• Numbers refresh — re-fetch FRED/WB/industry numbers, compare
• Adversarial trigger — OpenAlex/arXiv/Retraction Watch на новые публикации

1. Verified-no-change секция — что перепроверили и ничего не изменилось. Это тоже результат.
2. Output: diffs/_delta.md — компактный список изменений + recommended actions (см. шаблон в refresh_protocol.md).
3. Adversarial trigger HIGH → re-run Phase 6 (только эту часть) на Opus с новой публикацией как input.
4. Новый отчёт _.md — только если delta существенный (HIGH severity или несколько MEDIUM). Решает пользователь после прочтения delta. Старый отчёт в frontmatter получает status: superseded by _.md. Старый plan.md копируется как plan.md (новая версия), version: update-N, parent: _.md, секция 16 changelog заполнена.

Cost для типового update: ~$0.40 (vs ~$2 за полный medium ресёрч).

Model routing для update: Pre-flight sonnet/low, search-этапы (1-4) haiku/low с sonnet для academic, synthesis delta — sonnet/medium, adversarial re-run — opus/high.

Workflow — 9 фаз (1–7, включая 3.5 и 6.5)

Детали каждой фазы — в references/workflow.md. Модель и effort на каждую фазу — в references/model_routing.md (Opus/Sonnet/Haiku matrix). Здесь high-level.

1. Reframing [opus/high] — переписать вопрос, зафиксировать решение, сформулировать 2–4 опровергаемые гипотезы + (medium/deep) multi-perspective персоны для охвата (STORM). См. references/question_reframing.md.
2. Genre & block selection [sonnet/medium] — определить жанр отчёта (qa/explainer/decision/landscape/validation/custom) и набор блоков. Подтвердить пользователю одной строкой. См. references/genres.md и references/blocks/INDEX.md.
3. Plan [opus/medium] — записать plan.md (5 секций: HEADER → SCOPE → STRUCTURE → EXECUTION → TRACKING). Включает: user context, time-box, acceptance criteria, discovered existing, glossary, жанр + blocks + rationale, гипотезы, risk register, subtopic↔blocks mapping, information sourcing strategy (каналы + stat-источники + API endpoints), opposition queries, stop-criteria, notes для tracking. См. workflow.md → Фаза 3 для полного шаблона.

3.5. Capability Discovery [sonnet/low] (опциональная для shallow, рекомендуется для medium, обязательна для deep) — audit env vars для API ключей, map подтемы → доступные APIs, fallback на upstream awesome-lists для unknown gaps, сводный отчёт пользователю. См. references/capability_discovery.md.

1. Поиск [main sonnet/medium; sub-agents per-task: haiku для web/api, sonnet для academic/long-source, opus для heavy reasoning subtask] — 4 шага: (4.0) Source Dispatch — прогнать каждый подвопрос через source_dispatch.md matrix, заполнить plan.md секцию 12. (4.1) Launch — для medium/deep: суб-агенты subagent_type=general-purpose (нужен Write) в параллель, каждому свой диапазон номеров источников (s01-s09, s10-s19, ...); для shallow — главный поток сам. (4.2) Fetch & dedup. (4.3) Save в sources/NN_slug.md — пишет сам агент, в главный поток возвращаются только index-строки. Loop: bounded deviation между раундами (trajectory-чек claims, ревизия outline). См. references/source_dispatch.md, references/subagents_v2.md, references/workflow.md → Фаза 4.
2. Claims-ledger + триангуляция [haiku/low] — из index-строк собирается claims.csv (claimid, sources, status, confidence, primarysource). Механическая триангуляция: ≥3 источника И ≥2 типа → triangulated; primary-first — confidence не выше medium без primary-источника. Loop: gap-волна на строки не-triangulated, максимум 2 круга, иначе data-insufficient. См. references/source_scoring.md и references/workflow.md → Фаза 5.
3. Синтез + multi-angle red team [red-team суб-агенты opus/high обязательно для deep, sonnet/high для medium; synthesis sonnet/high] — собрать _.md из блоков, затем: draft → claim ledger → N параллельных враждебных ролей (Skeptic / Contrarian / Gap-hunter) как general-purpose суб-агенты → триаж по severity → ОДИН раунд ремедиации HIGH (точечный до-поиск или caveat) → финал. Finder ≠ fixer. Гейт: shallow=R1 инлайн, medium=R1+R2, deep=R1+R2+R3 обязательно. См. references/adversarial_pass.md и references/blocks/.

6.5. Verify [haiku/low] (medium/deep — обязательно) — runtime-проверка цитат по двум осям: (1) liveness — ссылка жива (check_citations.py); (2) faithfulness — источник реально подтверждает тезис (entailment claim ⊨ цитата из sources/NN.md). Битые/неподтверждающие источники чинятся (re-search), смягчаются (overclaim → слабее) или тезис уходит в Open Questions. Отчёт получает verification-header и не «готов» без него. Per-source verification — defensible-фича против закрытых DR-продуктов. См. references/runtime_verification.md.

1. Refresh targets [sonnet/medium] (medium/deep — обязательно) — извлечь entities/numbers/hypotheses/topic-markers из финального отчёта в refresh_targets.md. Это точка входа для будущих update — без неё каждый update тратит время на re-discovery «что отслеживать». См. блок Z11 в references/blocks/close.md и references/refresh_protocol.md.

Stop-criteria — по содержанию, не по бюджету

Бюджета на количество WebSearch/WebFetch нет. Качество > скорость.

Останавливайся когда:

• Все 2–4 гипотезы либо подтверждены ≥3 разнотипными источниками, либо опровергнуты ≥3, либо явно отмечены как «данных мало».
• Прошёл целевой поиск противоположной позиции (≥1 запрос вида «X criticism / counter-evidence / against X / problems with X») и проанализировал результаты.
• Покрыты 4+ типа источников: первичные / академические / отраслевые медиа / обсуждения или противники.
• НЕТ роста новой информации — последние 3–5 источников повторяют то же, что уже есть.

Не останавливайся:

• Источники друг другу противоречат → копай за причиной противоречия.
• Все источники одного типа → добей разнообразие целевым поиском.
• Есть сильный контр-аргумент без своего опровержения/подтверждения → найди.
• Не было ни одного целевого поиска оппозиции → сделай.

Тупик:

• Третий подряд поиск возвращает источники total //`:

/
├── plan.md                          # Фаза 3 — план + changelog (секция 16) + notes (секция 15)
├── sources.csv                      # индекс всех источников с оценками
├── claims.csv                       # Фаза 5 — claim-ledger (claim/sources/status/confidence)
├── sources/                         # один файл = один источник (с метаданными + цитаты)
│   ├── 01_.md
│   ├── 02_.md
│   └── ...
├── findings/                        # атомарные тезисы (опционально, для крупных)
│   ├── F1_.md
│   └── ...
├── refresh_targets.md               # Фаза 7 — что отслеживать при будущих update (medium/deep)
├── diffs/                           # дельта-файлы от update  (если были update'ы)
│   ├── 2026-08-15_delta.md
│   └── 2026-11-20_delta.md
└── _.md          # финальный отчёт — суффикс по жанру

Note: отдельный _changelog.md не создаётся — changelog встроен в plan.md секцию 16 (заполняется только для update-режима).

Имя финального отчёта: суффикс по жанру

• Q&A: _qa.md
• Explainer: _explainer.md
• Decision: _decision.md
• Landscape: _landscape.md
• Validation: _validation.md
• Custom: _custom.md

Шаблоны:

• sources/NN.md — см. references/source_scoring.md
• claims.csv — claim-ledger, см. references/source_scoring.md (раздел «Claims-ledger»)
• _.md — собирается из блоков, см. references/genres.md (пресеты) и references/blocks/ (шаблоны блоков)
• findings/FN.md — атомарный тезис, см. references/blocks/close.md (блок Z6)

После завершения — finish-up

1. Покажи путь markdown-ссылкой: [research//2026-XX-XX_.md](research//2026-XX-XX_.md).
2. Краткое резюме в чат: 3 ключевых ответа + 1 главный контр-аргумент + что не нашли (5–7 строк).
3. Предложи 2–3 следующих ресёрча, которые логически следуют.
4. Если в проекте есть memory/ — предложи 1–3 memory candidates:

``` По итогам — кандидаты в memory:

• [project] Тезис X (confidence: high, 3 источника) → файл memory/.md
• [reference] Авторитетный источник Y по теме Z

Сохранить? ```

1. Humanizer. Если в системе есть anthropic-skills:humanizer-ru — вызови его на финальный _.md для чистки канцелярита. Опциональное.

Что НЕ делать

• Не пропускать discover existing — рискуешь дублировать готовый ресёрч.
• Не пропускать reframing — даже если запрос «вроде понятен».
• Не выводить только в чат — всегда сохраняй файлы.
• Не обходить ограничения WebFetch через bash/curl.
• Не использовать источники с total _delta.md. Используется в режиме update . Дополняется блоком Z11 refresh-targets из blocks/close.md`.

Категорийные файлы (только нужные для выбранного жанра/blocks):

• references/blocks/frame.md — F1-F10: TL;DR, scope, background, claim, metadata, verification header.
• references/blocks/explain.md — E1-E14: mental-model, glossary, mechanism.
• references/blocks/compare.md — C1-C13: matrices, scoring, trade-offs.
• references/blocks/map.md — M1-M12: profiles, positioning, trends.
• references/blocks/validate.md — V1-V10: falsification, evidence grades.
• references/blocks/analyze.md — A1-A13: data tables, SWOT, root cause.
• references/blocks/close.md — Z1-Z12: counter-args, open Q, next research, so-what-for-you.
• references/blocks/people.md — P1-P7: persona, journey, incentives.
• references/blocks/numbers.md — N1-N8: metrics, market sizing, forecasts.
• references/blocks/context.md — X1-X7: regulatory, geo, culture.

По фазам:

• references/source_scoring.md — оценка источников + шаблон sources/NN.md с channel: и access:; claims-ledger (claims.csv) и правило primary-first (Фаза 5).
• references/subagents_v2.md — паттерн суб-агентов с CHANNELS TO USE (Фаза 4, medium/deep).
• references/adversarial_pass.md — multi-angle red team: роли, триаж severity, ограниченный цикл ремедиации (Фаза 6, medium/deep).
• references/runtime_verification.md — runtime-проверка цитат: резолв тезисов к sources/NN.md, verification-header (Фаза 6.5, medium/deep).

Stat sources (Фаза 4 — точечно по теме):

• references/stat_sources/core/*.md — 14 cross-industry категорий (govmacro, companiespublic/private, consultingindustry, consumerdigital, crypto, dataaggregators, mediaentertainment, health, education, climateenv, science, transporttravel, sports_fitness).
• references/stat_sources/industries/*.md — 19 отраслевых файлов (energy, auto, pharma, retail, manufacturing, realestate, insurance, banking, telecom, logistics, agriculture, defense, itservices, cybersecurity, advertising, hrworkforce, gigeconomy, esg_sustainability, infrastructure).
• Progressive loading: читай INDEX.md, потом только нужные категории под подтему.

API sources (Фаза 4 — для programmatic data access):

• references/api_sources/search/ — Brave, Tavily, Exa, SerpAPI, You.com (поисковые APIs).
• references/api_sources/academic/ — Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef, arXiv (free, no key).
• references/api_sources/financial/ — FRED, World Bank, SEC EDGAR, OECD, Alpha Vantage.
• references/api_sources/companies/ — Crunchbase, OpenCorporates, Companies House.
• references/api_sources/crypto/ — CoinGecko, DefiLlama, Etherscan, Dune.
• references/api_sources/code/ — GitHub, Stack Exchange, PyPI, npm.
• references/api_sources/social/ — Reddit JSON, HN Algolia, Lemmy.
• `r

…

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: Socialpranker
• Source: Socialpranker/deepdive
• License: MIT
• Homepage: https://socialpranker.github.io/deepdive/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.