# Research Deep

> 读取调研outline，为每个item启动独立agent进行深度调研。禁用task output。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-weizhena-deep-research-skills-research-deep`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [Weizhena](https://agentstack.voostack.com/s/weizhena)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [Weizhena](https://github.com/Weizhena)
- **Source:** https://github.com/Weizhena/Deep-Research-skills/tree/master/skills/research-zh/research-deep

## Install

```sh
agentstack add skill-weizhena-deep-research-skills-research-deep
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# Research Deep - 深度调研

## 触发方式
`/research-deep`

## 执行流程

### Step 1: 自动定位Outline
在当前工作目录查找 `*/outline.yaml` 文件，读取items列表、execution配置（含items_per_agent）。

### Step 2: 断点续传检查
- 检查output_dir下已完成的JSON文件
- 跳过已完成的items

### Step 3: 分批执行
- 按batch_size分批（完成一批需要得到用户同意才可进行下一批）
- 每个agent负责items_per_agent个项目
- 启动web-search-agent（后台并行，禁用task output）

**参数获取**：
- `{topic}`: outline.yaml中的topic字段
- `{item_name}`: item的name字段
- `{item_related_info}`: item的完整yaml内容（name + category + description等）
- `{output_dir}`: outline.yaml中execution.output_dir（默认./results）
- `{fields_path}`: {topic}/fields.yaml的绝对路径
- `{output_path}`: {output_dir}/{item_name_slug}.json的绝对路径（slugify处理item_name：空格替换为_，移除特殊字符）

**硬约束**：以下prompt必须严格复述，仅替换{xxx}中的变量，禁止改写结构或措辞。

**Prompt模板**：
```python
prompt = f"""## 任务
调研 {item_related_info}，输出结构化JSON到 {output_path}

## 字段定义
读取 {fields_path} 获取所有字段定义

## 输出要求
1. 按fields.yaml定义的字段输出JSON
2. 不确定的字段值标注[不确定]
3. JSON末尾添加uncertain数组，列出所有不确定的字段名
4. 所有字段值必须使用中文输出（调研过程可用英文，但最终JSON值为中文）

## 输出路径
{output_path}

## 验证
完成JSON输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {fields_path} -j {output_path}
验证通过后才算完成任务。
"""
```

**One-shot示例**（假设调研GitHub Copilot）：
```
## 任务
调研 name: GitHub Copilot
category: 国际产品
description: Microsoft/GitHub开发，首个主流AI编程助手，市场份额约40%，输出结构化JSON到 {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json

## 字段定义
读取 {project_dir}/fields.yaml 获取所有字段定义

## 输出要求
1. 按fields.yaml定义的字段输出JSON
2. 不确定的字段值标注[不确定]
3. JSON末尾添加uncertain数组，列出所有不确定的字段名
4. 所有字段值必须使用中文输出（调研过程可用英文，但最终JSON值为中文）

## 输出路径
{project_dir}/results/GitHub_Copilot.json

## 验证
完成JSON输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {project_dir}/fields.yaml -j {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
验证通过后才算完成任务。
```

### Step 4: 等待与监控
- 等待当前批次完成
- 启动下一批
- 显示进度

### Step 5: 汇总报告
全部完成后输出：
- 完成数量
- 失败/不确定标记的items
- 输出目录

## Agent配置
- 后台执行: 是
- Task Output: 禁用（agent完成时有明确输出文件）
- 断点续传: 是

## Source & license

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

- **Author:** [Weizhena](https://github.com/Weizhena)
- **Source:** [Weizhena/Deep-Research-skills](https://github.com/Weizhena/Deep-Research-skills)
- **License:** MIT

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

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-weizhena-deep-research-skills-research-deep
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/weizhena
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.