面向深度研究的 Agent Skills
深度研究技能覆盖完整的证据工作流：界定你真正想回答的问题、寻找候选材料、提取关键的具体论断而非整页内容、追踪来源分歧或不足之处、将证据综合成论点，并让引用可核查、可复用。这些是任务型技能，不是答案生成器——它们构建 Agent 处理研究问题的方式。使用排名列表时，先找到你工作流卡住的子主题。如果你从模糊问题开始，看界定范围的技能。如果你淹没在打开的标签页里，看来源与证据提取。如果你的写作被质疑，看矛盾追踪与引用。针对薄弱阶段选一个技能，而不是堆叠多个，并确认其描述的行为与你需要的阶段相符。
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从这些开始。
Deep research is an evidence workflow, not one long answer: scope it, gather sources, extract evidence, resolve contradictions, then synthesize with citations.
这些是和这项工作最接近的结果。从第一条开始，打开后即可安装。
- 排名 01查看 Agent Skill直接匹配
parallel-web
统一的 Parallel CLI 工具包，用于网络搜索、URL 提取、深度研究、数据丰富、实体发现和定期监控，优先使用学术来源并提供引用指导。
声明的前提（自述）: API key · Network access · Python
1,775 · 受欢迎程度 - 排名 02查看 Agent Skill直接匹配
firecrawl
精选通过 Firecrawl CLI 完成任何实时网页任务——包括普通网页研究：搜索网页、读取或提取页面、收集来源、发现站点 URL、批量提取、下载站点、变更提醒，或需要点击/登录的页面——仅限网页；本地文件请转用 firecrawl-parse。论文请使用 firecrawl-research-index；库、API、错误或 bug 问题请使用 firecrawl-developer-index。
101,924 · 受欢迎程度 - 排名 03查看 Agent Skill直接匹配
firecrawl-search
精选查找与查询相关的网页摘录和可选整页内容的网络来源，并发现工作流、数据 API 和索引。用于网络研究或查找结构化记录、列表、转录和数据集。支持语义工具发现、域名匹配和渐进式目录浏览。
83,108 · 受欢迎程度 - 排名 04查看 Agent Skill直接匹配
parallel-web-search
默认网页搜索技能，使用 parallel-cli 进行查询和研究，带内联引用和强制 Sources 部分。快速且经济高效，适合获取最新信息。
声明的前提（自述）: Network access
13,925 · 受欢迎程度 - 排名 05查看 Agent Skill直接匹配
research
精选针对高可信度的一手来源调查某个问题，并将发现以 Markdown 文件形式保存到仓库中。适用于用户希望研究某个主题、收集文档或 API 事实，或将阅读工作委托给后台 agent 的场景。
516,314 · 受欢迎程度 - 排名 06查看 Agent Skill直接匹配
firecrawl-deep-research
生成一份深入、有引用的分析报告：执行摘要、多角度发现、逆向观点、开放问题和完整来源。仅在用户需要对复杂主题（科学、技术、政策或市场分析）进行严谨综合且无法用简短……回答时使用。
34,853 · 受欢迎程度 - 排名 07查看 Agent Skill直接匹配
parallel-deep-research
仅在用户明确说“deep research”“exhaustive”“comprehensive report”或“thorough investigation”时使用。比 parallel-web-search 更慢、更昂贵。对于普通研究/查询请求，请改用 parallel-web-search。支持多轮：从 a… 传入 --previous-interaction-id
声明的前提（自述）: Network access
15,095 · 受欢迎程度 - 排名 08查看 Agent Skill直接匹配
deep-research
当用户需要带引文追踪、证据留存和结构化报告生成的多来源研究时使用。触发词包括“deep research”、“comprehensive analysis”、“research report”、“compare X vs Y”、“analyze trends”或“state of the art”。不适用于简单查询、调试或…
10,020 · 受欢迎程度
展开另外 21 个 Agent Skills
- 排名 09查看 Agent Skill可能匹配
parallel-debugging
使用竞争假设分析的调试框架，包含并行调查、证据收集和根因仲裁。
9,574 · 受欢迎程度 - 排名 10查看 Agent Skill可能匹配
analyze
回答数据问题，从快速查询到完整分析和正式报告，包含验证检查、方法论、注意事项和建议。
5,531 · 受欢迎程度 - 排名 11查看 Agent Skill可能匹配
axiom-sre
假设驱动的 SRE 调查员，用于事件和调试，查询 Axiom 可观测性数据，遵循严格的不猜测和证据追踪规则。
4,376 · 受欢迎程度 - 排名 12查看 Agent Skill可能匹配
council
运行一个模型多样化的子代理委员会，从多个角度调查同一问题，比较发现并综合出建议。
26,732 · 受欢迎程度 - 排名 13查看 Agent Skill可能匹配
grounding-before-coding
调查中的实证优先纪律：映射真实代码和数据，引用 file:line 证据，绝不猜测约定，并在修复前复现。
12,429 · 受欢迎程度 - 排名 14查看 Agent Skill可能匹配
clickhouse-managed-postgres-rca
面向 ClickHouse 托管的 Postgres 的循证 RCA 工作流：抓取 Prometheus 指标和慢查询模式，然后推荐（而非应用）修复方案。
6,373 · 受欢迎程度 - 排名 15查看 Agent Skill可能匹配
grill-with-docs
一场不留情面的访谈，用于打磨计划或设计，过程中产出 ADR 和术语表。委托给 grilling 和 domain-modeling 技能。
1,123,345 · 受欢迎程度 - 排名 16查看 Agent Skill可能匹配
technical-writing
技术文档的内部风格：结论先行结构、真实性与来源规则，以及禁用表述清单。是各类文档技能的基础。
12,920 · 受欢迎程度 - 排名 17查看 Agent Skill可能匹配
answer-me-with-html
精选将答案转化为单页可视化 HTML 讲解：模型撰写简短的 Markdown 草稿，捆绑的 CLI 构建单页。请主动且广泛地使用它，无需被要求，只要页面比纯文本更能帮助读者，即使纯文本也能用：任何关于某事物如何运作或各部分如何关联的讲解（流程、请求路径、架构、代码或文件夹结构、状态机、生命周期、历史）；任何带优缺点的比较、权衡或决策；任何诊断、审查或调查，尤其是需要排序的多个原因或发现；任何带表格、编号或排序列表、步骤、分支或多个部分的答案；或当用户说“I don't get it / draw it / explain visually / 讲讲原理 / 没看懂 / 画个图”时。拿不准时就用它：页面制作快速且成本低。也用于讲解视频（“make a video”、“做个视频”）以及更改其设置。仅在闲聊、简单的一行回答或用户要求纯文本时跳过。
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notion-research-documentation
官方跨 Notion 进行研究并综合为结构化文档；适用于从多个 Notion 来源收集信息以生成带引用的简报、对比或报告。
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fact-check
精选在创建或审查课程或所提供内容时提升事实可靠性。当用户要求事实核查、验证准确性、减少幻觉、制作可靠课程，或提到 事实性错误、知识性错误、专业知识准确性、可靠性 时使用。创建过程中，在交付前检查已完成的页面；对现有内容，返回一份简短的、有证据支撑的报告，并让用户选择要修复的内容。不适用于语法、风格或排版。当当前证据是课程的主要主题时，与 deep-research 结合使用。
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wiki-architect
官方分析代码仓库并生成带入门指南的分层文档结构。当用户想创建 wiki、生成文档、梳理代码库结构，或从高层理解项目架构时使用。
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wiki-researcher
官方针对代码库中的特定主题进行多轮迭代式深度研究，对浅层分析零容忍。适用于用户想要深入调查、需要了解某事物如何跨多个文件运作，或要求对特定系统或模式进行全面分析时。
- 排名 22查看 Agent Skill可能匹配
ai-research-explore
精选兼容 Rigor Explore 的技能 slug，用于有意义且可能新颖的深度学习研究候选方向。适用于研究人员已选定任务族、数据集、基准、评估方法，提供了 SOTA 参考，并希望在 `current_research` 之上进行仅候选探索，具备可审计的仓库理解、想法门控、公平比较以及写入 `explore_outputs/` 的受治理实验。不适用于 README 优先的可信复现、开放式方向探索、仅代码或仅运行的窄口径探索、被动仓库分析、已验证的新颖性主张或隐式实验。
311,248 · 受欢迎程度 - 排名 23查看 Agent Skill可能匹配
analyze-project
精选Rigor Analyze / Rigor Audit 只读技能，用于深度学习研究仓库。当用户想要阅读和理解仓库、检查模型结构和训练或推理入口点、审查配置和插入点，或标记可疑的实现模式而不修改代码或运行重型任务时使用。不要用于主动命令执行、大规模重构、推测性代码适配或自动修复 bug。
311,025 · 受欢迎程度 - 排名 24查看 Agent Skill可能匹配
customer-research
精选当用户想要开展、分析或综合客户研究时使用。适用于用户提到“客户研究”“ICP 研究”“与客户交流”“分析访谈记录”“客户访谈”“问卷分析”“支持工单分析”“客户之声”“VOC”“构建用户画像”“客户画像”“待完成的任务”“JTBD”“客户怎么说”“客户在为什么困扰”“Reddit 挖掘”“G2 评论”“评论挖掘”“数字水坑”“社区研究”“论坛研究”“竞品评论”“客户情绪”“PMF 问卷”“产品/市场契合”时。
95,039 · 受欢迎程度 - 排名 25查看 Agent Skill可能匹配
amazon-product-research
精选为 Amazon 卖家提供全面的产品调研与机会分析。分析需求、竞争、利润潜力、市场进入壁垒，并验证产品创意。涵盖产品采购、定价策略和上市规划。适用于用户询问待售产品调研、产品创意验证、产品机会分析、Amazon 市场调研、竞争分析、利润潜力、是否该卖这款产品、产品可行性，或任何一般性产品调研问题。
77,809 · 受欢迎程度 - 排名 26查看 Agent Skill可能匹配
competitor-profiling
精选当用户希望根据竞争对手的 URL 研究、建立画像或分析竞争对手时使用。也适用于用户提到“competitor profile”“competitor research”“competitor analysis”“profile this competitor”“analyze competitor”“competitive intelligence”“competitor deep dive”“who are my competitors”“competitor landscape”“competitor dossier”“competitive audit”或“research these competitors”时。输入是竞争对手 URL 列表。输出是结构化的竞争对手画像 markdown 文件。若要根据画像创建对比/替代页面，请参见 competitors。对于销售专用的 battle
75,314 · 受欢迎程度 - 排名 27查看 Agent Skill可能匹配
investigate-first
精选在修改前诊断模糊故障。适用于原因不明、间歇性行为、性能回退，或需要按证据排序假设的调查。
54,869 · 受欢迎程度 - 排名 28查看 Agent Skill可能匹配
github-deep-research
对任意 GitHub Repo 进行多轮深度研究。当用户要求全面分析、时间线重建、竞品分析或深入调查 GitHub 时使用。产出结构化 markdown 报告，包含执行摘要、时间顺序时间线、指标分析和……
2,847 · 受欢迎程度 - 排名 29查看 Agent Skill可能匹配
planning-with-files
精选面向多步骤 AI-agent 工作的持久化基于文件的规划。将 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 保存在磁盘上；生命周期钩子注入选定的项目规划上下文。自动恢复仅读取项目规划文件。显式 session-catchup.py --metadata 读取同项目的本地 agent 会话记录，仅输出聚合计数；--replay 可能输出有界的 nonce 框架摘录。可选的门控模式仅在宿主支持时请求继续，且绝不运行 Markdown 中声明的命令。该 skill 没有网络上传路径。用于需要 5 次以上工具调用的研究或工作。
这个话题涵盖什么
每个子主题对应一类具体场景下的 Agent Skills。
- Scoping & questions
- Define what you are actually trying to answer.
- Sourcing
- Find and collect candidate sources.
- Evidence extraction
- Pull the specific claims that matter, not whole pages.
- Contradiction & gaps
- Track where sources disagree or come up short.
- Synthesis
- Turn evidence into an argument.
- Citation & defensibility
- Make the result checkable and reusable.
常见问题
- 深度研究技能和直接向 agent 提问有什么区别？
- 深度研究 Skill 把任务当作证据工作流：界定范围、收集来源、提取证据、解决矛盾，然后带引用地综合。只问一个问题就只得到一个答案，没有单独的来源获取或可辩护性阶段。
- 这个排名列表是如何排序的？
- 该列表按观察到的搜索需求排序，与主题直接匹配的排在最前，并对任何单个发布者能占据的技能数量设置上限。这让页面顶部能响应开发者实际在找的东西。
- 我应该从哪个子主题开始？
- 从你工作流中最常失败的阶段开始。如果你难以定义问题，界定范围与提问要放在最前面；如果收集是瓶颈，就从来源获取与证据提取开始；如果问题在于把材料变成站得住脚的论证，就从矛盾、综合或引用开始。
- 我可以组合多个深度研究 Skill 吗？
- 这些子主题是不同的阶段，因此不同阶段的 Skill 可以在一次研究流程中相互补充。在同一阶段内，应选择描述行为与你需求匹配的单个 Skill，而不是叠加相互重叠的 Skill。
如何安装 Agent Skill
从本页第一条开始。Claude Code 会读取放进 skills 目录的 SKILL.md：
- Claude Code——把 parallel-web 的 SKILL.md 复制到 ~/.claude/skills/parallel-web/（个人使用），或 .claude/skills/parallel-web/（随项目共享）。
- 从 registry 安装——运行 npx skills add k-dense-ai/scientific-agent-skills@parallel-web。
- 或者从 parallel-web 的来源下载 SKILL.md，放进上面的目录。
如何挑选 安装前先看出处和技能自身的说明。Official 与 Notable 标签描述的是技能来源。