Deepdive — скилл

Скилл для Claude Code превращает просьбу «изучи тему» в многофазное исследование: гипотезы, параллельный поиск, файл на каждый источник и проверка цитат

  • 367 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Запускает субагентов и скрипты на Python, обращается к десяткам внешних сайтов и API и записывает файлы в папку research
  • Глубокий запуск расходует много токенов, а ключи платных API передаются через переменные окружения
Все причины и проверки

socialpranker/deepdive

Установка

Ручная установка

git clone https://github.com/Socialpranker/deepdive.git ~/.claude/skills/deepdive

После клонирования скилл срабатывает на фразы вроде «Investigate X» и «Изучи тему».

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Запускает субагентов и скрипты на Python, обращается к десяткам внешних сайтов и API и записывает файлы в папку research
  • Глубокий запуск расходует много токенов, а ключи платных API передаются через переменные окружения

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Deepdive ведет Claude Code через исследование по строгому порядку из 13 фаз и оставляет после себя папку, к которой можно вернуться через месяц. Скилл срабатывает на фразы вроде «investigate X», «изучи тему» и «validate this hypothesis». Сначала он переформулирует вопрос, выдвигает гипотезы и записывает спецификацию решения: что вы сделаете с ответом и при каком условии выберете вариант А. Затем выбирает жанр отчета из шести (вопрос-ответ, объяснение, решение, обзор области, проверка утверждения, свободный) и пишет plan.md. Перед поиском включается ворота проверки плана: вы видите постановку вопроса, гипотезы, жанр и каналы и можете их поправить. Поиск идет по 29 именованным каналам, от академических баз до форумов и новостей, и параллельно в нем работают субагенты. Каждый найденный источник сохраняется отдельным файлом с дословными цитатами. Скилл различает происхождение: десять статей, пересказывающих один пресс-релиз, считаются одним голосом. Далее идут сверка утверждений между источниками, фильтр доказательств и красная команда, которая атакует выводы с четырех ролей. Итогом служат отчет с привязкой каждого утверждения к цитате, решающая записка на одну страницу и разбор развилок решения один за другим. Для проверки в репозитории есть скрипты: check_citations.py проверяет, что ссылки живы, validate_phases.py сверяет, что каждая обязательная фаза оставила файл, а проверки происхождения чисел и их арифметики ловят выдуманные цифры. Скилл заранее объявляет, какие фазы идут на каких моделях, и называет примерную стоимость.

Для кого. Для аналитиков, основателей и разработчиков, которым нужен воспроизводимый настольный ресерч с цитатами и проверкой источников перед решением, а не разовый ответ чата.

Подходит, если

  • Нужно сравнить подходы перед выбором, например логическую репликацию Postgres и инструменты CDC, и записать, какой вариант вы выбрали и почему
  • Требуется проверить гипотезу внешними данными и получить отчет, где каждое утверждение ссылается на файл с цитатой
  • Готовится стратегия, доклад или статья, и нужна папка с планом, источниками и тезисами, к которой можно вернуться
  • Нужна карта области: кто есть на рынке и по каким признакам их сравнивать
  • Хочется проверить уже готовый отчет на мертвые ссылки, подмену цитат и выдуманные числа скриптами из репозитория

Не подходит, если

  • Нужна быстрая проверка факта: тогда агенту лучше ответить напрямую, а не запускать цепочку фаз
  • Вопрос про Anthropic SDK или Claude API: в самом SKILL.md такие запросы направляют в другой скилл
  • Нужен мозговой штурм без данных или сравнение конкурентов по заранее заданной матрице: для этого авторы указывают другие скиллы
  • Бюджет токенов жесткий: глубокий запуск включает до пяти субагентов и 25–35 источников, а стоимость скилл объявляет заранее

Пример запроса к агенту

Изучи компромиссы между логической репликацией Postgres и инструментами CDC и помоги выбрать вариант под наш проект

Ограничения

  • Основной сценарий рассчитан на Claude Code и его субагентов. Для Codex, Gemini и локальных моделей методику можно перенести вручную, загрузив SKILL.md и справочники в контекст, но без параллельных субагентов.
  • Описание и триггеры SKILL.md написаны по-русски и по-английски, а справочники в основном на английском.
  • Глубокий запуск стоит заметных токенов: авторы оценивают его примерно в 2 доллара вместо 8 благодаря распределению моделей по фазам. Цифра зависит от темы.
  • Часть API-каналов бесплатна без ключа, ключи для остальных читаются только из переменных окружения, скилл не просит их в диалоге.
  • Каталог из 47 с лишним API проверяется раз в неделю автоматически, но устаревшие условия доступа возможны, у каждой записи стоит дата проверки.

Как отключить. Удалите папку ~/.claude/skills/deepdive, и скилл перестанет срабатывать. Уже созданные папки research с планами и источниками остаются обычными файлами в ваших проектах.

Частые вопросы

Как поставить Deepdive в Claude Code?

Выполните git clone https://github.com/Socialpranker/deepdive.git ~/.claude/skills/deepdive. После этого в сессии достаточно фразы вроде «Investigate X» или «Изучи тему». Для Claude Desktop репозиторий упаковывают командой zip в файл .skill и загружают в Settings, Skills.

Чем Deepdive отличается от обычного запроса «поищи в интернете»?

Вместо одного ответа скилл ведет по фазам: переформулирует вопрос, показывает план на подтверждение, сохраняет каждый источник отдельным файлом с цитатами и обязательно прогоняет красную команду. Результатом становится папка с отчетом, где каждое утверждение ссылается на конкретную цитату.

Сколько стоит глубокий запуск Deepdive?

Скилл объявляет оценку стоимости один раз в начале и называет, какие фазы идут на каких моделях. По оценке авторов, распределение моделей по фазам дает около 2 долларов вместо примерно 8 на глубоком запуске. Перебить его можно фразами «with all on opus» и «with cheap mode».

Как Deepdive проверяет источники и цитаты?

Проверка идет в четыре слоя: жива ли ссылка, следует ли утверждение из источника, сохранились ли оговорки и не придуманы ли названия фреймворков. Отдельно скрипты проверяют происхождение и арифметику чисел. Сами скрипты лежат в репозитории и запускаются командами check_citations.py и validate_phases.py.

Можно ли использовать Deepdive без Claude Code?

Да, но с потерями. Методика из 13 фаз переносима: загрузите SKILL.md и файлы из references в контекст Codex, Gemini или локальной модели. Параллельных субагентов там не будет, поэтому поддисциплины исследуют в отдельных чатах.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

Deep Research

Deep Research Skill for Claude Code

Скилл глубокого исследования для Claude Code: многоэтапный поиск, проверка утверждений и отчет со ссылками в Markdown, HTML и PDF

СкиллРасширенный доступ1,2 тыс.Звезды репозитория

Скилл для Claude Code, который превращает агента в исследователя: многоэтапный сбор источников, проверка цитат и отчет с вики, растущей от сессии к сессии

СкиллРасширенный доступ4,6 тыс.Звезды репозитория

Скилл для Claude Code и Codex: один запрос уходит в 52 поисковых канала, результаты сводятся к единому JSON без дублей

СкиллРасширенный доступ772Звезды репозитория

Набор скиллов поиска по научным базам: PubMed, arXiv, ChEMBL, ClinicalTrials и других, запросы на обычном языке.

ПлагинРасширенный доступ64Звезды репозитория

Google Scholar Skills

Google Scholar Skills for Claude Code

Шесть скиллов и агент gs-researcher: Claude Code ищет в Google Scholar, отслеживает цитирования, берет ссылки на полный текст и выгружает в Zotero

СкиллРасширенный доступ545Звезды репозитория

Скилл и CLI для агента: поиск и чтение по 23 каналам, от веба и GitHub до соцсетей, с правилом доказательности.

СкиллШирокий доступ60Звезды репозитория

Сравнение с похожими

Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.

ИнструментОфициальныйЗвезды репозиторияГлавное отличие
Deepdive (эта карточка)нет367
Deep Research Skillsнет2 538структурированный скилл глубокого исследования с контролем человека на этапах
Research Toolkitнет314скилл, который ведет исследование от вопроса до отчета, где каждый вывод имеет источник
GPT Researcherнет30 629автономный агент глубокого исследования, без фаз и файлов источников

Коротко о README

Страница репозитория показывает пример диалога и сравнение с обычным запросом, затем три способа установки и таблицу из 13 фаз с моделью для каждой. Дальше идут подробности поиска, оценки источников, проверки цитат и решающей записки, каталоги блоков отчета, каналов поиска и API, а также проверочные скрипты и еженедельная автоматическая сверка.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: deepdive
description: "Meta-research под вопрос или решение: веб-поиск, источники, Q&A отчет с цитатами по файлам для повторного использования. Использовать для деск-ресерча, валидации гипотезы, «как устроен X». Триггеры: «deepdive», «сделай ресерч», «исследуй», «копни глубоко», «ресерчни»."
---

# Deepdive — meta-research с дисциплиной

Многошаговое исследование под вопрос или решение. Источник = файл, отчет как Q&A, тезисы атомарны и пере-используемы.

## Когда применять

Прямая просьба о ресерче; сравнение N институций/продуктов/методологий/рынков; материал под стратегию, доклад, статью; проверка гипотезы внешними данными; «как устроен X», «карта области Y».

**НЕ применять:** быстрая фактоверка → отвечай напрямую · N конкурентов по фиксированной матрице → `competitive-teardown` · Anthropic SDK / Claude API → `claude-api` · брейншторм без данных → `brainstorming`/`grill-me` · ответ уже в проекте → сначала grep.

## Глубина — по теме, жесткого дефолта нет

| Режим | Источников | Суб-агентов | Когда |
|---|---|---|---|
| shallow | 5–7 | 0 | первичная навигация, тема знакома, low-stakes |
| medium | 12–18 | 2–3 | нетривиальная тема, среднее решение |
| deep | 25–35+ | 4–5 | high-stakes решение, стратегия |

Объяви режим в начале с обоснованием. После Genre+Plan объяви **model routing** одной строкой (фазы по моделям + estimated cost + как перебить: «все на opus» / «cheap mode»). Детали — `model_routing.md`.

## Перед стартом — discover existing

До reframing (опционально — нет файлов, иди дальше): определи целевую папку → есть — перечисли содержимое, похожий slug ⇒ спроси «это update?» → прочитай `CLAUDE.md`/`CLAUDE.local.md` и `memory/MEMORY.md`, учти в reframing. Цель: не дублировать сделанное.

**Плюс кросс-прогонная вики** — `python scripts/wiki_query.py --topic "<вопрос>"`: прошлые утверждения, уже оцененные источники (credibility не пересчитывать), открытые противоречия между прогонами. Непогашенное противоречие идет в `plan.md` исследовательским вопросом. См. `wiki.md`.

**Куда сохранять** (не хардкодь): (1) research-папка из CLAUDE.md или существующая `research/` · `06_Деск-ресерч/` · `docs/research/` · `notes/research/`; (2) иначе по типу проекта — манифест (`pyproject.toml`/`package.json`/`Cargo.toml`/`go.mod`) → `research/`, только документы → `06_Деск-ресерч/`; (3) не git-репо или пусто → `~/deepdive/<slug>/`. Путь покажи ОДИН раз, дальше пиши молча.

**Slug:** латиница, цифры, дефисы («Postgres logical replication vs CDC» → `postgres-replication-vs-cdc`). Неочевиден — покажи в начале фазы 2.

## Workflow — <!--gen:count:phases-->13<!--/gen--> фаз (1–8, включая 3.5, 3.7, 5.5, 5.7, 6.5)

Детали фаз — `workflow.md`, модель на фазу — `model_routing.md`. Здесь — что фаза обязана оставить после себя.

1. **Reframing** [`opus`/high] — переписать вопрос; **Decision Spec** (решение глагол+объект+срок / потребитель→его следующий шаг / ≥1 if-then вилка «покажет X → делаю A»; ни одной вилки ⇒ честный даунгрейд в shallow); 2–4 опровергаемые гипотезы; medium/deep — персоны охвата (STORM) и router по типу вопроса. См. `question_reframing.md`.
2. **Genre & blocks** [`sonnet`/medium] — жанр (qa/explainer/decision/landscape/validation/custom) + набор блоков, подтвердить одной строкой. См. `genres.md`, `blocks/INDEX.md`.
3. **Plan** [`opus`/medium] — `plan.md` по шаблону §0–16 из `workflow.md`: HEADER → SCOPE → STRUCTURE → EXECUTION → TRACKING. Несущее: acceptance criteria, гипотезы, risk register, subtopic↔blocks mapping (least-to-most для многошаговых вопросов), sourcing strategy §12, opposition queries, stop-criteria.
3.5. **Capability Discovery** [`sonnet`/low] (deep — обязательна) — audit env vars, подтемы → доступные API, fallback на awesome-lists. См. `capability_discovery.md`.
3.7. **Plan-review gate** [`sonnet`/low] (shallow — skip) — единственная human-in-the-loop точка ПЕРЕД дорогой Фазой 4: показать сжатый план (вопрос, решение, жанр, гипотезы, каналы, стоп-критерий, routing). **deep — ЖДАТЬ явного «Ок»; medium — soft.** Плюс **скаут-пасс** (deep — рекомендуется): 3–4 `Explore` на `haiku` ищут непокрытые подвопросы, а не источники; выход — правки `plan.md`, ноль записей в `sources/`. См. `plan_gate.md`.
4. **Поиск** [main `sonnet`/medium; sub-agents: `haiku` web/api, `sonnet` academic/long-source] — (4.0) Source Dispatch по матрице → `plan.md` §12; количественный подвопрос ⇒ primary-канал registry/API. (4.1) medium/deep — `general-purpose` суб-агенты параллельно, каждому свой диапазон id (`s01-s09`, `s10-s19`…) и своя ось поиска, не только подтема; shallow — главный поток. (4.2) Fetch, дедуп с замером `overlap_rate`; WebFetch вернул тонко (<500 знаков, нет цитаты, блок/paywall) ⇒ сразу `fetch_source.py`, не по желанию. (4.3) Агент сам пишет `sources/NN_slug.md`, в главный поток — только index-строки. После раунда 1 — snowball. Loop: goal-check → bounded deviation → circuit breaker (2 раунда без нового ⇒ стоп, остаток в Open Questions). **Окно раунда пересобирается, не накапливается** (medium/deep): `state.md` ПЕРЕЗАПИСЫВАЕТСЯ перед каждым раундом (`## Known` статусами со ссылками · `## Gaps` · `## Next`, ≤6 КБ), планирование по нему, а не по транскрипту. См. `source_dispatch.md`, `subagents_v2.md`.

Сообщить о проблеме