Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Nauka i badania · Research

research-deep

/research-deep

Prowadzi badania internetowe nad konkretnymi pytaniami i zapisuje wyniki jako nowe strony źródłowe w Notion.

Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
16.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

82/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść17 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 16.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Prowadzi badania internetowe nad konkretnymi pytaniami i zapisuje wyniki jako nowe strony źródłowe w Notion.

Wyzwalacze z opisu

research Xfind me data on Ylook up Z
Oryginalny opis (EN)

Execute web research on specific questions and write findings to Notion `raw/<idea-slug>/` or `raw/shared/` as new raw source pages. Use after `/find-gaps` produces a confirmed plan, or when the user gives a direct research question (e.g. "research X" / "find me data on Y" / "look up Z").

Jak działa

SKILL.md bez nagłówków drugiego poziomu · 22 linii, 407 słów

Podgląd SKILL.md
---
name: research-deep
description: Execute web research on specific questions and write findings to Notion `raw/<idea-slug>/` or `raw/shared/` as new raw source pages. Use after `/find-gaps` produces a confirmed plan, or when the user gives a direct research question (e.g. "research X" / "find me data on Y" / "look up Z").
---

Run targeted web research on one or more research questions and produce raw notes, then propose distilling them into the wiki via `docs/agent/workflows.md`. Maintaining the wiki is the LLM's job, not the user's — don't leave the raw notes sitting unintegrated.

**Identify the question.** From a `/find-gaps` plan or a direct user prompt. If vague, narrow it before searching ("research the market" → "What 2024-2025 sources support or contradict the TAM figure cited in the overview's Market section?"). Read the relevant Notion `raw/<idea-slug>/` page and `raw/shared/` first to avoid retreading ground — if a recent note already covers the question, say so and ask the user whether to skip, supplement, or refresh.

**Plan and execute searches.** Draft 2-4 targeted queries per question and run them. Read the most relevant sources end-to-end, not just snippets — snippets lose date and context. For multiple research questions in one session, consider launching one sub-agent per question so they run concurrently; each sub-agent owns its question end-to-end (queries, source reading, raw-note write) and returns when done. The parent agent then compiles the report-back.

**Write one raw source page per research question** under the relevant Notion `raw/<idea-slug>/` page, or under `raw/shared/` if it applies across ideas. Title it with a date and topic, e.g. `2026-04-24 market pricing research`. Each raw page should:

- State the originating question at the top (one sentence).
- Capture findings with **source URL, publication date, and direct quote** for every material claim.
- Mark uncertain or contested claims as `[uncertain]` with a one-line reason.
- Surface contradictions across sources explicitly instead of picking the most flattering one.
- Distinguish facts (what a source says) from synthesis (what the agent concludes from multiple sources).
- End with a `## Suggested wiki integration` section: which idea overview / deep-dive section would update, and a one-line draft of the diff.

**Report back.** After all notes are written (or all sub-agents have returned), list them with a one-line summary each, ordered by what would most move the verdict. Flag findings that confirm a load-bearing claim, findings that kill one, and questions where the search returned no useful evidence.

**Suggest the ingest pass.** Once the raw pages exist, propose running the ingest workflow in `docs/agent/workflows.md` next. Offer to do it directly. Don't leave new evidence as raw-only.

Cite real URLs only — never fabricate one. If a search returns nothing useful, say so explicitly rather than padding the note with adjacent content.

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · schub-tech/llm-ideation-wiki82MIT
julianobarbosa/claude-code-skills100MIT
v1truv1us/ai-eng-system90MIT
v1truv1us/ai-eng-system90MIT

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 69239b9591cb (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100deep-research
    Prowadzi pogłębiony research przez API OpenAI Deep Research: ulepsza prompt interaktywnymi pytaniami, zapisuje parametry badania i wykonuje je z wyszukiwaniem w sieci.
  • 100deep-research
    Prowadzi pogłębiony research przez API OpenAI Deep Research: ulepsza prompt interaktywnymi pytaniami, zapisuje parametry badania i wykonuje je z wyszukiwaniem w sieci.
  • 82find-gaps
    Wyszukuje braki w badaniach zapisanych w wiki i proponuje konkretne pytania badawcze do dalszego sprawdzenia.
  • 100deep-research
    Prowadzi wielożródłowy research łączący wyszukiwanie, pobieranie stron, agent-browser, last30days, pamięć i Notion, np. o konkurencji przed rozmową sprzedażową, rynku, due diligence i decyzjach technicznych, z ustrukturyzowanym briefem.
  • 100v1-deep-research
    Prowadzi wieloźródłowe badania ze strukturalną syntezą i przygotowuje raport badawczy, np. porównując stan wiedzy w danej dziedzinie.
  • 86deep-research
    Prowadzi długotrwały research pytania w wielu źródłach i przedstawia ustalenia z cytowaniami.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.