deep-research

审查 · 68
已收录

Exa-powered deep research producing an evidence-backed findings.md report. Load for research tasks, architectural investigations, and vendor, library, or technology comparisons.

Verified installs0
Stars63
版本1.0.0
质量65/100 · 有潜力
信任68/100 · 仅限沙盒
审计79/100 · 需审查

供给资产档案

编程与开发 Agent

代码审查、仓库分析、测试、CI、GitHub、DevOps 与开发工作流 Skill。

浏览赛道

场景

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

适配 Agent

Claude Code + OpenAI Agents + Cursor

适用于 Codex、Claude Code、Cursor、CLI 或自定义 Agent。

安装

就绪

npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research

维护状态

新鲜

今天有推送

风险

需审查

Quality score needs review

GitHub 质量

63

65/100 质量 · 76/100 信任

覆盖标签

编程GitHub automation研究agent-skill

审查说明

Quality score needs review · GitHub adoption: 63 GitHub stars

Agent 采用评分卡

一眼查看信任、审计与安装准备度

这些分数综合公开仓库元数据、OpenAgentSkill 审查信号、维护新鲜度与安装准备度。它用于候选筛选,不替代人工审查。

质量

有潜力
65

有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。

信任

仅限沙盒
68

有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前,请保持在隔离工作区内使用。

审计

需审查
79

对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。

OpenAgentSkill 信任评分 v5

安装前需人工审查

仅在沙盒中运行,并在用于真实工作前比较接近的替代方案。

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

63 个 GitHub Stars

仓库活跃度

63 个 Star,23 个 Fork

维护状态

今天有推送

许可证

MIT

安装

npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research

安装安全性

标准软件包或运行时安装路径

权限范围

shell or command execution, filesystem or document access

Agent 结果

暂未有 Agent 结果数据

文档

README/SKILL.md 上下文充分

风险摘要

生产前审查

  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 63 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 63 stars, 23 forks; issue activity unavailable in current metadata

安装准备度

安装路径可用

  • 安装路径可用
  • 仓库证据可用
  • 已声明许可证
  • 暂无 Agent 验证结果证据

Agent 可读元数据

这个 Skill 的机器可读决策数据。

使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案,或先请求人工审查。

打开 JSON

适用任务

  • 研究 Agent 工作流
  • Claude Code 团队
  • builders willing to evaluate younger projects
  • 检索来源

适用 Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

安装决策

命令
npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research
策略
审查
人工审查

信任与风险

信任
68/100
审计
79/100
风险级别
需审查

结果闭环

端点
/api/agent/outcome
事件 ID
resolve
结果
5

安装命令

npx skills add vanillagreencom/kendex --skill deep-research

不适用场景

  • 需要厂商支持 SLA 的团队
  • 没有内部安全审查的高合规环境
  • 当前元数据中未发现重大风险信号
  • 高风险权限提示:Shell 或命令执行
  • Quality score needs review

Agent 安全 v2

47/100 · 避免自动安装

实验性审查

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

通过 API 解析

Shell 或命令执行

Skill 元数据引用了终端、CLI、Shell、子进程或命令执行工作流。

网络访问

Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。

文件系统访问

Skill 可能读取或写入项目文件、文档、生成产物或本地工作区状态。

数据库访问

Skill 可能检查 Schema、查询数据库或处理持久化存储。

  • 高风险权限提示:Shell 或命令执行
  • Quality score needs review

安装目标

在你的 Agent 工作流中安装此 Skill

通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。

skill install

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-research

Agent 解析计划

让 Agent 在安装前验证匹配度。

Resolve API 返回首选 Skill、替代方案、安全策略、审计说明、安装目标和可直接执行的提示词,无需抓取此页面。

打开文本计划

Agent 应检查

  • 从 Resolve API 检查任务匹配与替代方案。
  • 检查审计评分、信任评分和安全策略警告。
  • 检查 Codex、Claude Code、Cursor 或 CLI 的安装目标兼容性。

复制提示词

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 交接

把安装路径交给 Agent,而不是再给一个目录页。

通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。

打开安装 API

Agent 提示词

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-research

Registry 元数据

用于自动选择 Skill 的 Agent 可读档案。

本页通过 Registry API 提供相同的决策、信任、审计、场景和安装信号,让 Agent 无需抓取界面即可排序。

打开 Manifest

适配 Agent

65/100

研究 Agent

平台

Claude Code, OpenAI Agents, Cursor

审计报告

需审查 · 79/100

对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。

查看审计报告查看评估报告

Agent 决策面板

Fallback candidate for Research agents

先用此 Skill 做原型验证,并保留备选方案。

65
就绪度
原型验证
阶段

栈中角色

备选候选

主要匹配

研究 Agent

信任标签

先做原型验证

安装路径

命令已就绪

适用场景

  • 研究 Agent 工作流
  • Claude Code 团队
  • builders willing to evaluate younger projects

证据

  • 仓库近期活跃
  • 已提供安装命令或 GitHub 仓库
  • 65/100 质量档案
  • 2 个 OpenAgentSkill 交互事件

先审查

  • 当前元数据中未发现重大风险信号

实施路径

  1. 1在沙盒 Agent 中安装它,并端到端完成一次研究 Agent任务。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

信任档案

仅限沙盒

有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前,请保持在隔离工作区内使用。

68
OpenAgentSkill 信任评分

GitHub 采用度

检查

63 个 GitHub Stars

Star/Fork 活跃度

检查

63 个 Star,23 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息

近期维护

通过

今天有推送

许可证清晰度

通过

MIT

积极信号

  • AI 审查已通过
  • 安装路径可用
  • 仓库证据可用
  • 近期维护的仓库
  • 安装命令未发现明显高风险模式
  • 结果闭环已就绪,但需要首次真实 Agent 运行

安装前审查

  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 63 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 63 stars, 23 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • 暂未有真实 Agent 结果报告
  • 无人值守安装前需要人工审查

建议操作

仅在沙盒中运行,并在用于真实工作前比较接近的替代方案。

质量档案

有潜力 适用于 Agent 工作流的候选

有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。

65
GitHub Stars
63
新鲜度
今天
安装就绪
许可证
MIT

工作流匹配

在这些场景使用此 Skill

工作流匹配

加入完整工作流

替代方案短名单

安装前对比

可能适合该任务的相近 Skill。

对比全部

概览

--- 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.

技术详情

版本
1.0.0
许可证
MIT
最近更新
2026年8月23日
发布时间
2026年8月23日

决策摘要

备选候选

65
就绪
原型验证
阶段

仓库近期活跃

审计

安装审查

安装与采用审查

79
需审查
安全性
83/100
维护状态
100/100
安装
92/100
打开完整审计查看评估报告

Agent 验证证据

Agent 验证证据

来自解析、审查、安装和一次小范围运行后的结果报告。

0
已验证
Needs first agent run自动安装: 先审查最近: 未知
成功率
近期失败
结果
0
输出质量
失败
0
不相关
0
安装次数
0
风险拦截
0
需要配置
0
生产环境
0

暂时没有 Agent 结果数据。首次 Agent 执行可以通过 /api/agent/outcome 报告成功、需要设置、风险拦截、失败或不相关。

安装

加入 Agent 工作流

免费且开源. 在生产 Agent 中安装前请先审查报告。

增长闭环

分享工具包

X

为 deep-research 准备的场景化草稿,可手动发布到 X。

策展说明
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
打开 X 草稿
可选:带安装命令的回复
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
打开回复草稿

收录来源

Registry 收录

可认领

此列表来自公开来源,维护者认领获批前不会标记为官方。

收录方
OpenAgentSkill 社区索引

归属链接指向公开仓库或创作者主页。创作者可认领列表以更新所有权信号。

认领此 Skill

所有者认领

认领此 Skill 页面

这条 Registry 收录 列表归属于 vanillagreencom,但尚未标记为官方。认领后可增加已验证所有者信号,使后续发布、安装和审计更新更值得信赖。

创作者外链工具包

将证据徽章加入你的 README

在开发者评估仓库的位置展示规范页面、当前信任与审计信号,以及真实的 Agent 验证证据。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/vanillagreencom-deep-research?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/vanillagreencom-deep-research?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/vanillagreencom-deep-research?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/vanillagreencom-deep-research?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/vanillagreencom-deep-research)

作者

V

vanillagreencom

@vanillagreencom

健康信号

GitHub Stars
63
质量评分
36/100
最近 GitHub 推送
2026年8月23日
框架提示
未知
OpenAgentSkill 浏览量
2
复制安装命令
0
跳转点击
0

社区信号

告诉我们这个 Skill 是否对你的 Agent 工作流有帮助。汇总反馈会持续改善排序。

信任与安全

仅限沙盒

68
  • GitHub 采用度63 个 GitHub Stars检查
  • Star/Fork 活跃度63 个 Star,23 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息检查
  • 近期维护今天有推送通过
  • 许可证清晰度MIT通过
  • README/SKILL.md 完整度元数据包含足够的用法与工作流上下文通过
  • 依赖与运行时风险命令执行范围信息