weizhena/deep-research-research-zh-research-deep
读取调研outline，为每个item启动独立agent进行深度调研。禁用task output。
npx skills add https://github.com/Weizhena/Deep-Research-skills --skill research-deep/research-deep
在当前工作目录查找 */outline.yaml 文件，读取items列表、execution配置（含items_per_agent）。
参数获取：
{topic}: outline.yaml中的topic字段{item_name}: item的name字段{item_related_info}: item的完整yaml内容（name + category + description等）{output_dir}: outline.yaml中execution.output_dir（默认./results）{fields_path}: {topic}/fields.yaml的绝对路径{output_path}: {output_dir}/{item_name_slug}.json的绝对路径（slugify处理item_name：空格替换为_，移除特殊字符）硬约束：以下prompt必须严格复述，仅替换{xxx}中的变量，禁止改写结构或措辞。
Prompt模板：
prompt = f"""## 任务
调研 {item_related_info}，输出结构化JSON到 {output_path}
## 字段定义
读取 {fields_path} 获取所有字段定义
## 输出要求
1. 按fields.yaml定义的字段输出JSON
2. 不确定的字段值标注[不确定]
3. JSON末尾添加uncertain数组，列出所有不确定的字段名
4. 所有字段值必须使用中文输出（调研过程可用英文，但最终JSON值为中文）
## 输出路径
{output_path}
## 验证
完成JSON输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {fields_path} -j {output_path}
验证通过后才算完成任务。
"""
One-shot示例（假设调研GitHub Copilot）：
## 任务
调研 name: GitHub Copilot
category: 国际产品
description: Microsoft/GitHub开发，首个主流AI编程助手，市场份额约40%，输出结构化JSON到 {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
## 字段定义
读取 {project_dir}/fields.yaml 获取所有字段定义
## 输出要求
1. 按fields.yaml定义的字段输出JSON
2. 不确定的字段值标注[不确定]
3. JSON末尾添加uncertain数组，列出所有不确定的字段名
4. 所有字段值必须使用中文输出（调研过程可用英文，但最终JSON值为中文）
## 输出路径
{project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
## 验证
完成JSON输出后，运行验证脚本确保字段完整覆盖：
python ~/.claude/skills/research/validate_json.py -f {project_dir}/fields.yaml -j {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
验证通过后才算完成任务。
全部完成后输出：
Take weizhena/deep-research-research-zh-research-deep from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.