claude-code-deep-research-main
基于Claude Code的多智能体深度研究框架
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：claude-code-deep-research-main。 它的用途是：基于Claude Code的多智能体深度研究框架 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/claude-code-deep-research-main/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
`/deep-research 2024年AI在药物发现领域的最新应用与挑战`，它会首先通过几个问题帮你明确研究重点（如技术类型、时间范围、输出格式），然后自动制定计划、并行搜索资料、验证引用，最终在`RESEARCH/`目录下生成一份结构完整、引用翔实的深度研究报告。
介绍
Claude Code Deep Research Agent 是一个专为Claude Code设计的深度研究框架，旨在解决传统AI研究过程中信息碎片化、缺乏验证和结构混乱的问题。它通过多智能体协作，将复杂的开放式研究问题转化为结构清晰、引用可靠的专业报告。
用户只需通过简单的命令（如 /deep-research [研究主题]）即可启动研究流程。系统会先引导用户细化问题，然后自动规划研究路径，并行部署多个智能体进行资料搜集、分析和交叉验证，最终生成包含执行摘要、完整报告、原始资料和可视化图表的完整研究项目文件夹。
该Skill非常适合需要快速产出高质量、可溯源研究内容的专业人士，如学术研究者、行业分析师、产品经理和内容创作者。它尤其擅长处理需要多角度分析、严格引用和结构化输出的复杂调研任务。
使用建议：为获得最佳效果，建议在启动研究前尽可能清晰地定义研究范围和目标。系统会主动提问以澄清需求，请耐心回答。由于涉及网络搜索和API调用，请确保已配置好相关权限，并注意控制研究深度以避免不必要的Token消耗。
核心特点
核心区别在于其集成了OpenAI Deep Research和Google Gemini Deep Research的核心能力，并基于Claude Code原生特性构建了七阶段深度研究流程与图推理（GoT）框架，实现了多智能体并行研究与严格的引用链验证（A-E级质量评级），而非简单的信息汇总。
注意事项
不适合需要即时、简短答案的快速查询，或对实时性要求极高的动态事件跟踪。
常见问题
这个Skill需要编程基础吗？
不需要，通过简单的命令行指令即可使用，全程有交互引导。
研究结果如何保证准确性？
内置多智能体交叉验证和引用质量评级系统（A-E级），会对信息来源进行核查。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/claude-code-deep-research-main/raw/index.md 读取 claude-code-deep-research-main 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/claude-code-deep-research-main/raw/index.md（查看排版版本）