deep-research
Exa-powered deep research producing an evidence-backed findings.md report. Load for research tasks, architectural investigations, and vendor, library, or technology comparisons.
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Agent 適合
Claude Code + OpenAI Agents + Cursor
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Quality score needs review
GitHub 品質
63
65/100 品質 · 76/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Quality score needs review · GitHub adoption: 63 GitHub stars
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 63
リポジトリ活動
スター 63、フォーク 23
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
shell or command execution, filesystem or document access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 63 GitHub stars
- Stars/forks activity: 63 stars, 23 forks; issue activity unavailable in current metadata
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 68/100
- 監査
- 79/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Quality score needs review
Agent セーフティ v2
47/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Quality score needs review
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install vanillagreencom-deep-researchAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20deep-research%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20deep-research%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/vanillagreencom-deep-research/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use deep-research in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20deep-research%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/vanillagreencom-deep-research/install
Install command: npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/vanillagreencom-deep-research/install
LLM テキスト形式
/api/skills/vanillagreencom-deep-research/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=deep-research&limit=3
Agent プロンプト
Use deep-research for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/vanillagreencom-deep-research/install, then install with: npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-researchRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/vanillagreencom-deep-research
LLM テキスト
/api/registry/manifest/vanillagreencom-deep-research?format=text
インストール別名
/api/registry/install/vanillagreencom-deep-research
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20deep-research%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
リサーチ Agent
プラットフォーム
Claude Code, OpenAI Agents, Cursor
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Research agents
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 65/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 2 件
先にレビュー
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
確認GitHub スター 63
スター/フォーク活動
確認スター 63、フォーク 23; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 63 GitHub stars
- Stars/forks activity: 63 stars, 23 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
--- name: deep-research description: "Exa-powered deep research producing an evidence-backed findings.md report. Load for research tasks, architectural investigations, and vendor, library, or technology comparisons." license: MIT user-invocable: true argument-hint: "report [query] --output findings.md" dependencies: optional: [decider] metadata: author: vanillagreen source: kendex repository: "https://github.com/vanillagreencom/kendex" bugs: "https://github.com/vanillagreencom/kendex/issues" version: "1.1.0" tags: [research] ---
# Deep Research
> **Problem with this skill?** Run `kendex report` — it files to the owning repo automatically. Do not hand-file.
Evidence-backed research reports: architectural investigations, vendor and library comparisons, technology choices, and workflow-owned `findings.md` reports.
In Pi with the `web_research` tool active, use that tool, passing `outputPath` when creating a report. In every other harness — Pi without it, Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor — run `scripts/deep-research` with `EXA_API_KEY` set.
## Rules
- Exa is the research source. Substitute a general web search only when Exa is unavailable and the user approves the fallback. - Write `findings.md` to the path the caller requested, exactly. - Cite sources for material claims, and keep `findings.md` human-readable: provider payloads live in the sidecar JSON (`findings.raw.json` beside the report by default), never inline. Sanitize evidence excerpts so headings from source pages do not render as headings. - Once the report and its sidecar exist, run `validate` and stop. Do not add local reproduction, benchmarks, tests, code inspection, or implementation unless the caller asked for local validation on top of the research. - A missing `EXA_API_KEY` fails with setup instructions. The value may be a key or a 1Password `op://vault/item/field` reference when the `op` CLI is installed and signed in. - One findings format serves every mode: the mode changes depth and source volume, not the required sections. Record mode and source counts in `## Research Metadata`.
## Running
```bash skills/deep-research/scripts/deep-research report "question" --mode standard --output path/to/findings.md skills/deep-research/scripts/deep-research report --query-file prompt.txt --context-glob 'context-*.md' --mode full --output findings.md skills/deep-research/scripts/deep-research json "question" --output raw.json skills/deep-research/scripts/deep-research validate findings.md findings.raw.json skills/deep-research/scripts/deep-research doctor ```
`deep-research help` lists every flag. Exa `/search` caps the settings behind them: `numResults` 1-100, `text.maxCharacters` 1-10000, `additionalQueries` at most 10.
| Mode | Exa type | Results | Text cap | Timeout | Synthesis | |---|---|---:|---:|---:|---| | `lite` | `deep-lite` | 15 | 10k chars/result | 5 min | Not requested — evidence brief only | | `standard` | `deep-reasoning` | 50 | 10k chars/result | 10 min | Requested via `outputSchema` | | `full` | `deep-reasoning` | 100 | 10k chars/result | 30 min | Requested, per query |
`standard` is the default; `lite` suits fast spikes, `full` strategic or high-risk decisions. Explicit `--type`, `--num-results`, and `--text-max-characters` override a mode's defaults.
`--additional-query` (repeatable) reaches Exa as `additionalQueries` within the single request under `lite` and `standard`, and as one request per query with URLs deduped across responses under `full`; the sidecar records which, as `provider-additional-queries` or `local-fan-out`.
`--include-domain` is a hard host filter, not a quality filter: `--include-domain github.com` admits every repo on it and excludes everything else. Name authoritative projects and organizations in the query text when quality is what you want, and audit the returned source list either way.
## Validation
```bash skills/deep-research/scripts/deep-research validate path/to/findings.md path/to/findings.raw.json ```
Prints `{ok, errors, warnings, mode, synthesis, queryCount}` and exits 0 when there are no errors. It checks structure: required sections present, sidecar parses, query-expansion metadata self-consistent, and a synthesized answer present for the modes that requested one.
It cannot judge content. Read for these yourself:
- Claims the cited sources contradict — spot-check material numbers (complexity classes, benchmark results) against the source text in the sidecar. - Off-topic sources that share an acronym or name with the subject. - Recommendations with no claim-level support in Evidence and Sources. - Results generalized past what the source established.
## Findings format
`templates/findings.md` carries exactly the sections `validate` requires, in order. `Key Findings` holds distinct claims, not a restatement of the summary.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月23日
- 公開日
- 2026年8月23日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
deep-research 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
deep-research: Exa-powered deep research producing an evidence-backed findings.md report. Load for research... 63 stars https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for deep-research: https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research?ref=x Install: npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は vanillagreencom に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research)
[](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research)
[](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research)作者
vanillagreencom
@vanillagreencom
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 63
- 品質スコア
- 36/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月23日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 2
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 63確認
- スター/フォーク活動スター 63、フォーク 23; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクコマンド実行範囲情報
関連スキル
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
53.5K スターAcademic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
38.4K スターGPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
28.0K スターDeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
19.8K スター