Super Survey — скилл
Скилл многораундового исследования: цель, доказательства, критика и сводка записываются в файлы, а отчет выходит после проверки
- 92 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запускает скрипт Python и создает файлы в `surveys/` проекта
- Ходит в веб за источниками, для инструментов поиска может потребоваться разрешение
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/super-surveyОпределит 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.
- Запускает скрипт Python и создает файлы в `surveys/` проекта
- Ходит в веб за источниками, для инструментов поиска может потребоваться разрешение
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Super Survey ведет агента через исследование в несколько раундов. Перед поиском источников скилл переформулирует задачу: цель, ограничения, скрытые допущения и минимум прямых доказательств. Формулировка пользователя служит точкой старта, целевую функцию скилл восстанавливает сам. Затем в каждом раунде идут план доказательств, сбор материала, мозговой штурм, критика сильнейшего довода, синтез и решение «Keep, Narrow, Pivot, Kill или Final». Все этапы лежат файлами в папке `surveys/ГГГГ-ММ-ДД-тема/`: бриф, `01-research.md`, `01-redteam.md`, `01-synthesis.md`, реестры `sources.jsonl`, `claims.jsonl` и `evidence.jsonl`, индекс раундов. Итоговый `report.md` создается только после решения Final или Kill и прохода проверки качества. Раундами управляет скрипт `scripts/survey_round.py` на стандартной библиотеке Python: команды `init`, `research`, `brainstorm`, `redteam`, `synthesis`, `evolve`, `check` и `finalize-report`. Режимы `quick`, `standard` и `deep` задают минимум источников и порог оценки отчета: 80, 90 и 95 баллов. Язык артефактов выбирается флагом `--language` (английский, китайский, японский).
Для кого. Продакт-менеджерам, основателям и аналитикам, которым Claude Code или Codex готовит обоснованный вывод по рынку, конкурентам или технической задаче.
Подходит, если
- Надо решить, стоит ли строить продукт, и нужен вывод с источниками и критикой красной команды, пустого списка ссылок мало
- Перед внедрением библиотеки с открытым кодом агент сравнивает варианты и фиксирует аргументы против
- Исследование займет несколько сессий, и результаты каждого раунда должны лежать в файлах
- Отчет сдают заказчику: режим `deep` требует 8 источников и оценку от 95
- Быстрый ориентир по теме: режим `quick` укладывается в один файл раунда
Не подходит, если
- Нужен один быстрый ответ с поиском по сети: цикл с красной командой и реестрами слишком тяжел
- Вопрос юридический, медицинский или касается безопасности и решается один раз: сам скилл не рекомендует `quick` для таких решений
- В окружении агента нет доступа к вебу: скилл фиксирует пробелы в данных вместо свежих источников
- Нужен готовый документ в формате HTML или PDF с проверкой цитат: для этого скилл советует подключать отдельный deep-research
Пример запроса к агенту
$super-survey исследуй, стоит ли делать ИИ-помощника для найма, режим standardОграничения
- Нужен Python 3.9 или новее для скрипта `survey_round.py`. Node.js требуется только для установки через Skills CLI.
- Качество зависит от доступа агента к вебу. При запросе разрешения на инструмент скилл ставит раунд на паузу и продолжает после согласия.
- Пустые шаблоны не считаются артефактами: следующая стадия не создается, пока файл предыдущей не заполнен по существу.
- Скилл по умолчанию сам продолжает раунды после решений Keep, Narrow и Pivot, поэтому длинное исследование расходует много токенов.
Как отключить. Удалите папку `super-survey` из `~/.codex/skills/` или `.claude/skills/`. Уже созданные папки `surveys/` остаются в проекте, их удаляют вручную.
Частые вопросы
Как установить Super Survey в Claude Code?
Выполните `npx skills add GoatGit/super-survey`. Для Codex есть ручной вариант: скопируйте репозиторий в `~/.codex/skills/super-survey/` и вызовите скилл командой `$super-survey`.
Чем отличаются режимы quick, standard и deep?
Quick требует 1 источник, 1 утверждение и 1 доказательство при пороге оценки 80. Standard, режим по умолчанию, требует по 3 и порог 90. Deep требует 8 источников, 6 утверждений, 8 доказательств и порог 95.
Что остается на диске после исследования?
Папка `surveys/дата-тема/` с брифом, файлами каждого раунда, реестрами источников и доказательств, индексом и итоговым `report.md`.
Когда исследование считается законченным?
Когда последнее решение эволвера равно Final или Kill и проходит `check-final`: отчет, оценка качества и ограничения должны быть в порядке.
Можно ли использовать Super Survey не только для инвестиций?
Да. Скилл общего назначения: продуктовые возможности, рынок, конкуренты, технические проверки, выбор проектов с открытым кодом и стратегия.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыКоманда /research за 10 минут собирает отчет с цитатами, контраргументами и сценариями на 19 языках, включая русский.
Скилл-мастерская: агент проверяет готовый скилл, ищет аналоги, оценивает и правит по шагам с проверкой каждой правки.
Набор из 11 скиллов Claude Code, который проверяет чужую научную статью на самосогласованность и выдумки и пишет отчет.
Скилл-врач для скиллов: выбирает архитектуру, проверяет по чек-листу с 21 красной линией и выдает отчет со ссылками на строки
Скиллы запускают научный репозиторий по его README с ограничениями и сохраняют проверяемые доказательства, не переписывая исходный README
Скилл дисциплины завершения для крупных задач агента: сначала список приемки с проверками, потом работа, затем повторная сверка по доказательствам
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| Super Survey (эта карточка) | нет | 92 | |
| Deep Research Skills | нет | 2 538 | структурное глубокое исследование с контролем человека на каждом шаге, а Super Survey ведет раунды с красной командой и решением Keep или Kill |
| Hyperresearch | нет | 4 634 | исследователь с вики, растущей между сессиями, Super Survey хранит каждый раунд отдельными файлами с реестрами доказательств |
Коротко о README
Идея скилла — реализация статьи об отказе от угодливости ИИ в открытых исследованиях. В README следом идут задачи, структура артефактов, требования, установка, команды скрипта, режимы с реестром доказательств и проверка качества отчета. Есть версии на китайском и японском.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: super-survey description: Use when researching product opportunities, markets, open-source projects, competitors, technical feasibility, or business ideas that need multiple evidence-backed rounds and adversarial critique. --- # Super Survey ## Overview Super Survey turns a vague research target into progressively sharper conclusions through repeated research, red-team critique, synthesis, and persisted artifacts. Use it for product discovery, market validation, open-source project scouting, investment-style diligence, or strategic decisions. ## Operating Rules Every survey round follows one staged judgment loop: 1. Frame the user's wording as a starting point, not the objective function. 2. Route the question through the Adaptive Research Framework: choose a decision archetype, 1-3 lens packs, domain hints, explicit framework dimensions, and an evidence standard. 3. Write the evidence plan and minimum direct evidence before current-source search. 4. Gather evidence, update `sources.jsonl`, `claims.jsonl`, and `evidence.jsonl`, and separate findings from interpretation. 5. Re-enter brainstorming after research to compare reframes and next evidence moves. 6. Red-team the strongest current argument, substitutes, weak evidence, constraints, and kill criteria. 7. Synthesize a conditional judgment with confidence, decision rationale, and remaining unknowns. 8. Run the lightweight evolver and use its raw `Keep / Narrow / Pivot / Kill / Final` decision for continuation. 9. Keep `index.md` as the round workbench and decision ledger; write `report.md` only after the raw evolver decision is `Final` or `Kill`. 10. Run `survey_round.py check` for rounds and `check-final` before final delivery. Move beyond collecting links. The value of this skill is sharper judgment after each loop. Empty templates are not artifacts. A round is incomplete until each file contains substantive findings, critique, synthesis, and evolved next-target content. `index.md` is the per-round workbench, navigation page, and decision log. Reserve `report.md` for the final complete deliverable: a full standalone report in the selected artifact language, written after the raw evolver decision is `Final` or `Kill`, then validated with the final quality gate before the user-facing answer. During continuing rounds, update `index.md` for progress, decisions, and next targets. Autonomous continuation is the default. Do not stop and ask the user how to proceed after `Keep`, `Narrow`, or `Pivot`; create the next round immediately and continue the staged workflow. Only pause for checkpoint approval when the user explicitly requested checkpoint approval before the round, a new constraint is required to continue, or a tool/environment blocker prevents meaningful work. Do not say "ready for the next round", "let me know how you would like to proceed", or similar handoff language after a continuing decision. A progress update may state that the next round is starting and name its target. External tool approval is not checkpoint approval. If current web search, browser access, or another tool requires host/user approval, request the actual tool approval and set `index.md` Continuation Status to `Workflow State: awaiting_tool_approval`, `Pending Approval: <tool and reason>`, and `Resume Action: <exact next stage action>`. After approval is granted, immediately run the approved tool and continue the same stage; do not ask the user to confirm again, do not leave the conversation at "approval received", and do not treat the approval pause as a completed round. If approval is denied or the tool remains unavailable, record the denial/fallback in `NN-research.md` Data Quality Notes and continue with the best available fallback or mark the evidence gap explicitly. Keep the workflow state consistent with the latest gate. Use `continuing_round` after `Keep`, `Narrow`, or `Pivot`; `ready_to_finalize` after `Final` or `Kill` before `report.md` exists; `final_report_draft` while the final report exists but is not yet delivery-ready; and `final` only when `report.md`, the quality score, residual gate, hard-constraint gate, and `check-final` are ready for delivery. `check-final` requires `Workflow State: final` and `Resume Action: none`.