基于多源网页检索与综合分析,生成带引用和来源标注的深度研究报告
该技能材料显示其本体是开源的 prompt-only 研究模板,不自带密钥、远程端点或本地执行逻辑,整体风险较低。需注意的是,它会引导调用 firecrawl/exa 等外部 MCP;实际网络外发、数据读取与权限边界主要取决于这些已配置工具而非该技能本身。
材料明确写明“需要的密钥/环境变量:(无)”,该技能本体不要求用户提供凭证,也未见收集、存储或转发密钥的描述。若后续接入 firecrawl/exa,其凭证风险属于外部 MCP 配置,不是该 prompt-only 技能自身的直接风险。
该技能自身未声明远程端点,但 README 明确设计为通过 firecrawl 与 exa MCP 进行网页搜索、抓取与爬取,因此会诱导将研究查询和目标 URL 发送给外部服务。由于本体不是直接联网组件,风险主要来自所接入 MCP 的实际端点、日志与数据保留策略,当前材料未给出这些细节。
从已知检查项看该对象为“prompt-only”,文档中未包含安装脚本、可执行文件、shell 命令或本机进程拉起要求。它提供的是研究工作流与调用建议,而非可在本机直接执行代码的组件。
材料未声明读取或写入本地文件、系统目录、数据库或其他受保护资源的能力;仅建议在配置文件中启用相关 MCP。该技能本体的数据访问范围基本限于对话上下文,未见过度授权迹象。
来源为 GitHub 开源仓库,且社区采用度很高(约 210.5k stars),这些都是显著的正面信号;同时该对象还是 prompt-only,源码可审计性较好。需留意许可证未声明、维护状态未知,但在缺乏具体红旗的情况下,不足以升为高风险。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "deep-research" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/deep-research/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/deep-research/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请深入调研 2024 年全球生成式 AI 在企业服务领域的发展趋势,综合多家可靠来源,输出一份结构化报告,包含关键趋势、代表公司、市场数据、风险点,并为每条核心结论附上引用来源。
一份带来源引用的深度行业研究报告,含趋势总结、数据支撑、案例与参考链接。
请调研并对比 Notion、Confluence 和 Coda 的企业知识库能力,整理功能差异、定价、适用团队、用户评价倾向,并附上可核查的来源链接,最后给出选型建议。
一份有引用依据的竞品对比报告,包含对比表、优劣分析和选型建议。
请围绕“欧盟最新 AI 监管政策将全面限制开源模型”这一说法做深度核查,搜索权威来源,区分事实、误读与争议点,并输出带引用的结论摘要。
一份基于权威来源的事实核查摘要,明确结论并标注证据出处。
Drift-prone skill. Firecrawl/Exa MCP tool names, quotas, and result shapes change. Verify the configured MCP tools and current API docs before promising coverage or quoting live source counts.
Produce thorough, cited research reports from multiple web sources using firecrawl and exa MCP tools.
At least one of:
firecrawl_search, firecrawl_scrape, firecrawl_crawlweb_search_exa, web_search_advanced_exa, crawling_exaBoth together give the best coverage. Configure in ~/.claude.json or ~/.codex/config.toml.
Ask 1-2 quick clarifying questions:
If the user says "just research it" — skip ahead with reasonable defaults.
Break the topic into 3-5 research sub-questions. Example:
For EACH sub-question, search using available MCP tools:
With firecrawl:
firecrawl_search(query: "<sub-question keywords>", limit: 8)
With exa:
web_search_exa(query: "<sub-question keywords>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<keywords>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")
Search strategy:
For the most promising URLs, fetch full content:
With firecrawl:
firecrawl_scrape(url: "<url>")
With exa:
crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)
Read 3-5 key sources in full for depth. Do not rely only on search snippets.
Structure the report:
# [Topic]: Research Report
*Generated: [date] | Sources: [N] | Confidence: [High/Medium/Low]*
## Executive Summary
[3-5 sentence overview of key findings]
## 1. [First Major Theme]
[Findings with inline citations]
- Key point ([Source Name](url))
- Supporting data ([Source Name](url))
## 2. [Second Major Theme]
...
## 3. [Third Major Theme]
...
## Key Takeaways
- [Actionable insight 1]
- [Actionable insight 2]
- [Actionable insight 3]
## Sources
1. [Title](url) — [one-line summary]
2. ...
## Methodology
Searched [N] queries across web and news. Analyzed [M] sources.
Sub-questions investigated: [list]
For broad topics, use Claude Code's Task tool to parallelize:
Launch 3 research agents in parallel:
1. Agent 1: Research sub-questions 1-2
2. Agent 2: Research sub-questions 3-4
3. Agent 3: Research sub-question 5 + cross-cutting themes
Each agent searches, reads sources, and returns findings. The main session synthesizes into the final report.
…
基于 C++ Core Guidelines 提供现代、安全、惯用的 C++ 编码规范建议
帮助你设计并实现 F# 单元、属性与集成测试的最佳实践
帮助你用 dmux 编排多智能体并行协作,加速开发与复杂任务执行。
帮助用户检索 PubMed 生物医学文献、MeSH 主题词与 PMID 引文信息。
为 Quarkus 3.x 项目提供测试驱动开发方案,支持功能开发、修复与重构。
通过 fal.ai 一站式生成图片、视频与音频内容,满足多模态创作需求
为 Deep Research 提供语义检索与文档召回,接入自定义知识库和工具。
将复杂研究问题拆解并并行检索,生成带可信度评估的结构化报告。
帮助用户开展联网研究,检索真实来源并生成可靠结论与引用。
针对技术、市场与竞品等主题开展多源深度调研并输出综合洞察。
通过迭代检索与网址上下文,自动生成专业级深度研究报告。
为 AI 代理提供网页搜索、净化阅读与一键研究资料汇编能力