Agent Skills für Tiefenrecherche

Debugging-Framework mit Analyse konkurrierender Hypothesen, paralleler Untersuchung, Beweissammlung und Root-Cause-Arbitrierung.

von wshobson/agents

• Evidence extraction
• Synthesis
• Citation & defensibility

Beantwortet Datenfragen von schnellen Lookups bis hin zu vollständigen Analysen und formellen Berichten, mit Validierungsprüfungen, Methodik, Einschränkungen und Empfehlungen.

von anthropics/knowledge-work-plugins

• Sourcing
• Evidence extraction
• Synthesis

Hypothesengetriebener SRE-Untersucher für Incidents und Debugging, der Axiom-Observability-Daten abfragt, mit strikten Regeln gegen Raten und zur Belegverfolgung.

von axiomhq/skills

• Evidence extraction

Führt einen modellvielfältigen Subagent-Rat aus, um ein Problem aus mehreren Perspektiven zu untersuchen, Erkenntnisse zu vergleichen und eine Empfehlung zu synthetisieren.

von warpdotdev/common-skills

Ground-First-Disziplin für Untersuchungen: echten Code und echte Daten erfassen, file:line-Belege zitieren, Konventionen niemals raten und vor dem Fix reproduzieren.

von riekelt/principal-engineer

• Scoping & questions
• Evidence extraction
• Synthesis

Evidenzbasierter RCA-Workflow für ClickHouse-verwaltetes Postgres: sammelt Prometheus-Metriken und Slow-Query-Muster und empfiehlt dann (wendet nicht an) eine Lösung.

von clickhouse/agent-skills

• Scoping & questions
• Evidence extraction
• Synthesis

Ein unerbittliches Interview, um einen Plan oder ein Design zu schärfen, das dabei ADRs und ein Glossar erzeugt. Delegiert an Grilling- und Domain-Modeling-Skills.

von mattpocock/skills

• Scoping & questions

Hausstil für technische Dokumente: Fazit-zuerst-Struktur, Wahrheits- und Quellenregeln sowie eine Liste verbotener Konstruktionen. Grundlage für dokumenttypspezifische Skills.

von riekelt/technical-writer

• Scoping & questions
• Sourcing
• Evidence extraction

Verwandelt eine Antwort in eine einseitige visuelle HTML-Erklärung: Das Modell schreibt einen kurzen Markdown-Entwurf, und die mitgelieferte CLI baut eine Seite. Proaktiv und großzügig einsetzen, ohne gefragt zu werden, wann immer eine Seite dem Leser mehr hilft als reiner Text, selbst wenn reiner Text auch funktionieren würde: jede Erklärung, wie etwas funktioniert oder wie Teile zusammenhängen (Ablauf, Request-Pfad, Architektur, Code- oder Ordnerstruktur, Zustandsmaschine, Lebenszyklus, Historie); jeder Vergleich, Trade-off oder jede Entscheidung mit Vor- und Nachteilen; jede Diagnose, Review oder Untersuchung, besonders mit mehreren Ursachen oder Befunden zum Ranken; jede Antwort mit einer Tabelle, einer nummerierten oder gerankten Liste, Schritten, Verzweigungen oder mehreren Abschnitten; oder wenn der Nutzer sagt "I don't get it / draw it / explain visually / 讲讲原理 / 没看懂 / 画个图". Im Zweifel einsetzen: Eine Seite ist schnell und günstig zu erstellen. Auch für Erklärvideos ("make a video", "做个视频") und zum Ändern seiner Einstellungen. Nur bei Small Talk, einer trivialen einzeiligen Antwort oder wenn der Nutzer reinen Text verlangt, überspringen.

von QingYunA/answer-me-with-html

• Scoping & questions
• Synthesis
• Citation & defensibility

Recherchiert über Notion hinweg und synthetisiert zu strukturierter Dokumentation; einsetzen, wenn Informationen aus mehreren Notion-Quellen gesammelt werden, um Briefings, Vergleiche oder Berichte mit Quellenangaben zu erstellen.

von openai/skills

• Scoping & questions
• Sourcing
• Evidence extraction

Verbessert die faktische Zuverlässigkeit beim Erstellen oder Prüfen eines Kurses oder bereitgestellter Inhalte. Verwenden, wenn der Nutzer um Faktenprüfung, Überprüfung der Genauigkeit, Reduzierung von Halluzinationen, Erstellung eines zuverlässigen Kurses bittet oder 事实性错误、知识性错误、专业知识准确性、可靠性 erwähnt. Während der Erstellung prüft es die fertigen Seiten vor der Auslieferung; bei bestehenden Inhalten liefert es einen kurzen, evidenzbasierten Bericht und lässt den Nutzer wählen, was korrigiert werden soll. Nicht für Grammatik, Stil oder Layout. Mit deep-research kombinieren, wenn aktuelle Evidenz das Hauptthema des Kurses ist.

von THU-MAIC/OpenMAIC

• Scoping & questions
• Sourcing
• Evidence extraction

Analysiert Code-Repositories und generiert hierarchische Dokumentationsstrukturen mit Onboarding-Guides. Verwenden, wenn der Nutzer ein Wiki erstellen, Dokumentation generieren, eine Codebasis-Struktur abbilden oder die Architektur eines Projekts auf hoher Ebene verstehen möchte.

von microsoft/skills

• Scoping & questions
• Citation & defensibility

Führt mehrstufige, iterative Tiefenrecherche zu bestimmten Themen innerhalb einer Codebasis durch, mit null Toleranz für oberflächliche Analyse. Verwenden, wenn der Nutzer eine eingehende Untersuchung wünscht, verstehen muss, wie etwas über mehrere Dateien hinweg funktioniert, oder eine umfassende Analyse eines bestimmten Systems oder Musters anfordert.

von microsoft/skills

• Evidence extraction
• Synthesis
• Citation & defensibility

Rigor Explore-kompatibler Skill-Slug für aussagekräftige und potenziell neuartige Deep-Learning-Forschungskandidaten. Verwende dies, wenn der Forschende die Aufgabenfamilie, den Datensatz, den Benchmark und die Evaluierungsmethode gewählt, SOTA-Referenzen bereitgestellt hat und eine reine Kandidaten-Exploration auf Basis von `current_research` mit auditierbarem Repo-Verständnis, Ideen-Gating, fairem Vergleich und gesteuerten Experimenten in `explore_outputs/` wünscht. Nicht verwenden für README-first vertrauensvolle Reproduktion, offene Richtungssuche, enge code- oder run-only Exploration, passive Repo-Analyse, verifizierte Neuheitsansprüche oder implizite Experi

von lllllllama/rigorpilot-skills

• Scoping & questions
• Sourcing
• Evidence extraction

Rigor Analyze / Rigor Audit Read-only Skill für Deep-Learning-Forschungsrepositorien. Verwenden, wenn der Nutzer ein Repository lesen und verstehen, Modellstruktur sowie Trainings- oder Inferenz-Einstiegspunkte inspizieren, Konfigurationen und Einfügepunkte prüfen oder verdächtige Implementierungsmuster markieren möchte, ohne Code zu ändern oder aufwendige Jobs auszuführen. Nicht verwenden für aktive Befehlsausführung, umfangreiches Refactoring, spekulative Code-Anpassung oder automatische Fehlerbehebung.

von lllllllama/rigorpilot-skills

• Evidence extraction
• Synthesis
• Citation & defensibility

Wenn der Nutzer Kundenforschung durchführen, analysieren oder synthetisieren möchte. Verwenden, wenn der Nutzer erwähnt: "customer research", "ICP research", "talk to customers", "analyze transcripts", "customer interviews", "survey analysis", "support ticket analysis", "voice of customer", "VOC", "build personas", "customer personas", "jobs to be done", "JTBD", "what do customers say", "what are customers struggling with", "Reddit mining", "G2 reviews", "review mining", "digital watering holes", "community research", "forum research", "competitor reviews", "customer sentiment", "PMF survey", "product/market fit

von coreyhaines31/marketingskills

• Sourcing
• Evidence extraction
• Contradiction & gaps

Umfassende Produktrecherche und Chancenanalyse für Amazon-Verkäufer. Analysiert Nachfrage, Wettbewerb, Gewinnpotenzial, Markteintrittsbarrieren und validiert Produktideen. Deckt Produktbeschaffung, Preisstrategie und Go-to-Market-Planung ab. Verwenden, wenn der Nutzer nach der Recherche eines Produkts zum Verkauf, der Validierung von Produktideen, Produktchancenanalyse, Marktforschung für Amazon, Wettbewerbsanalyse, Gewinnpotenzial, "sollte ich dieses Produkt verkaufen", Produktrentabilität oder allgemeinen Fragen zur Produktrecherche fragt.

von nexscope-ai/amazon-skills

• Sourcing

Wenn der Nutzer Wettbewerber anhand ihrer URLs recherchieren, profilieren oder analysieren möchte. Auch verwenden, wenn der Nutzer 'Wettbewerberprofil', 'Wettbewerbsrecherche', 'Wettbewerbsanalyse', 'diesen Wettbewerber profilieren', 'Wettbewerber analysieren', 'Competitive Intelligence', 'Wettbewerber-Deep-Dive', 'wer sind meine Wettbewerber', 'Wettbewerbslandschaft', 'Wettbewerber-Dossier', 'Wettbewerbsaudit' oder 'diese Wettbewerber recherchieren' erwähnt. Eingabe ist eine Liste von Wettbewerber-URLs. Ausgabe sind strukturierte Wettbewerberprofil-Markdown-Dateien. Zum Erstellen von Vergleichs-/Alternativseiten aus Profilen siehe competitors. Für vertriebsspezifische Battle

von coreyhaines31/marketingskills

• Synthesis

Diagnostiziert mehrdeutige Fehler vor dem Bearbeiten. Für unbekannte Ursachen, intermittierendes Verhalten, Performance-Regressionen oder Untersuchungen, die nach Evidenz gereihte Hypothesen erfordern.

von juliusbrussee/caveman

• Sourcing
• Evidence extraction
• Synthesis

Führt mehrrundige Tiefenrecherchen zu jedem GitHub Repo durch. Verwenden, wenn Nutzer umfassende Analysen, Zeitlinien-Rekonstruktion, Wettbewerbsanalysen oder eingehende Untersuchungen von GitHub bitten. Erzeugt strukturierte Markdown-Berichte mit Executive Summaries, chronologischen Zeitlinien, Metrikanalysen und…

von bytedance/deer-flow

• Sourcing
• Synthesis
• Citation & defensibility

Persistente dateibasierte Planung für mehrstufige AI-Agent-Arbeit. Hält task_plan.md, findings.md und progress.md auf der Festplatte; Lifecycle-Hooks injizieren ausgewählten Projektplanungskontext. Die automatische Wiederherstellung liest nur Projektplanungsdateien. Explizites session-catchup.py --metadata liest lokale Agent-Sitzungsdatensätze desselben Projekts und gibt nur aggregierte Zählungen aus; --replay kann begrenzte, mit Nonce gerahmte Auszüge ausgeben. Ein optionaler gated-Modus kann nur dann eine Fortsetzung anfordern, wenn der Host dies unterstützt, und führt niemals in Markdown deklarierte Befehle aus. Die Skill hat keinen Netzwerk-Upload-Pfad. Verwende sie für Recherchen oder Arbeiten, die 5+ Tool-Aufrufe erfordern.

von OthmanAdi/planning-with-files

• Scoping & questions