ScienceClaw Deep Research — скилл
Со скиллом Deep Research агент собирает научные статьи и данные, сопоставляет источники и готовит отчет PDF или DOCX.
- 678 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент ищет материалы во внешних сервисах, скачивает статьи и создает файлы отчета; выбранная модель получает контекст исследования.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/scienceclaw-deep-researchОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент ищет материалы во внешних сервисах, скачивает статьи и создает файлы отчета; выбранная модель получает контекст исследования.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
ScienceClaw Deep Research задает порядок исследования по нескольким источникам внутри ScienceClaw. Агент разбивает вопрос на направления, подбирает статьи и научные базы, сохраняет найденные данные и готовит отдельные сводки. Затем он сопоставляет источники по вопросу пользователя и пишет отчет. По умолчанию результат оформляется в PDF, по запросу в DOCX. План, извлеченный текст, промежуточные сводки и разделы отчета остаются в рабочей папке сессии, поэтому пользователь может проверить путь от источника до вывода.
Для кого. Исследователям и преподавателям, которые собирают обзор сложной темы из публикаций и структурированных научных данных.
Подходит, если
- Для обзора вы сопоставляете несколько научных подходов и их результаты.
- Вопрос требует одновременно публикаций и данных профильной базы.
- Перед написанием отчета вам нужен сохраненный план поиска.
- Заказчик хочет получить исследование с источниками в PDF или Word.
Не подходит, если
- Нужен короткий ответ по одному уже известному документу.
- В окружении агента нет ToolUniverse и средств поиска публикаций.
- Непроверенный вывод должен стать основанием для лечения или другого ответственного решения.
Пример запроса к агенту
Сравни методы охлаждения дата-центров в ScienceClaw: сначала покажи план источников, затем подготовь отчет с проверяемыми данными.Ограничения
Инструкция рассчитана на ScienceClaw с его инструментами и шаблонами отчета; перенос одного файла в другой агент требует адаптации окружения. Скилл требует и поиск публикаций, и ToolUniverse даже для небольшой темы, поэтому заранее ограничьте вопрос. Статьи и базы могут быть недоступны или неполны: агент должен показать пробелы, а пользователь проверить ключевые ссылки. Объемный отчет собирается моделью из источников; цифры, подписи графиков и выводы нужно сверить до передачи читателю.
Как отключить. Уберите папку deep-research из пользовательского каталога Skills и остановите активную задачу. Собранные материалы и отчеты останутся в рабочей папке.
Частые вопросы
Что агент готовит перед поиском?
План с направлениями исследования и выбранными источниками. Его можно проверить до сбора материалов.
Можно ли обойтись только веб-поиском?
По этой инструкции нельзя: агент должен проверить научные публикации и профильные инструменты ToolUniverse.
Как получить Word вместо PDF?
Укажите DOCX в задании. Для оформления агент использует соответствующий встроенный скилл ScienceClaw.
Где искать промежуточные файлы?
В рабочей папке сессии: отдельно сохраняются исходные данные, сводки и разделы отчета.
Можно ли брать числа для графиков из примера?
Нет. Инструкция требует реальные собранные данные; демонстрационные значения нужно заменить результатами исследования.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл Claude Code для научных обзоров: интервью, поиск по Scopus и OpenAlex, проверка каждого DOI и итоговый файл docx
Набор скиллов для научных статей: глубокий разбор метода, визуальные слайды и связный пересказ из PDF статьи
Плагин DeepSeek Harness связывает этапы исследования с данными, экспериментами и проверками готовности следующего шага.
Скилл paper-spine: по теме, материалам и данным ведет научную статью от поиска литературы и текста до иллюстраций, рецензии и файлов Word, LaTeX и PDF
Набор из трех скиллов для научной работы: письмо статей, учебные документы Word и PowerPoint, научные расчеты и графики
Библиотека из более чем 400 научных скиллов: литературный поиск, обзоры, статистика, научное письмо и заявки на гранты
Коротко о README
Скилл находится в пользовательской папке Skills и подгружается по смыслу запроса. Инструкция отдельно описывает чтение статей, разбор данных и сборку библиографии.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
---
name: deep-research
description: "多源深度调研与专业报告生成。适用场景广泛——只要用户的问题涉及需要深度分析的专业话题，就应使用此技能。包括但不限于：(1) 用户明确要求调研/research/综述/报告/发现；(2) 用户提出一个技术或科学话题，话题复杂度需要多源深度分析；(3) 用户要求对比多种技术方案的优劣；(4) 涉及生物医药、蛋白质、基因、药物靶点等需要专业数据库支撑的问题。核心能力：根据问题性质自动组合 arXiv 论文检索 + ToolUniverse 科学工具（UniProt/OpenTargets/PubMed/FAERS 等 1000+ 工具）+ Web 搜索，多源采集数据，交叉分析，生成专业 PDF/DOCX 研究报告。"
---
# Deep Research — 多源深度调研系统
端到端的深度调研系统：从用户问题出发，智能选择数据源组合（arXiv 论文 + ToolUniverse 科学工具 + Web 搜索），多维度采集数据，逐源深度解读，围绕用户问题进行交叉归纳，最终生成专业研究报告。
## 工作流程总览
```
Phase 1: 问题拆解与数据源规划
→ Phase 2: 多源数据采集
2A: arXiv 论文检索 + 筛选 + PDF 下载
2B: ToolUniverse 科学工具数据采集
2C: Web 搜索补充采集
→ Phase 3: 数据提取与整理
→ Phase 4: 逐源深度解读
→ Phase 5: 围绕用户问题的交叉分析与报告撰写
→ Phase 6: 生成 PDF/DOCX 研究报告
```
**工作空间路径**：所有文件输出到 `/home/scienceclaw/sessionid/` 目录下。
---
## Phase 1: 问题拆解与数据源规划
收到用户问题后，**不要直接执行**。先分析问题，拆解为多个调研维度，并规划需要哪些数据源。
### 1.1 问题拆解
将用户问题按以下维度展开：
| 维度 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| 核心概念 | 问题的主题词 | BRCA1, data center cooling |
| 技术路线 | 不同的技术方案 | PARP inhibitors, liquid cooling |
| 应用场景 | 特定的应用环境 | triple-negative breast cancer |