deep-research
自律型AI調査タスクを実行
متاح أيضًا من: 199-biotechnologies,21pounder,21pounder,199-biotechnologies
手動調査は時間がかかり、多くの場合不完全です。このスキルはGoogle Gemini Deep Research Agentを使用して多段階の調査を自動化し、数分で引用付きの包括的なレポートを提供します。
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "deep-research". Kubernetesの歴史を調査する
النتيجة المتوقعة:
GoogleでのKubernetesの起源、2014年のオープンソースリリース、CNCFへの採用、主要バージョンのリリース、エンタープライズ採用のタイムライン、引用付きの現在のエコシステム状態をカバーする包括的なマークダウンレポート。
استخدام "deep-research". 構造化された出力でPython Webフレームワークを比較する
النتيجة المتوقعة:
エグゼクティブサマリー、比較テーブル（機能、パフォーマンス、学習曲線）、個別のフレームワーク分析、ユースケースシナリオに基づく推奨事項を含む構造化されたレポート。
التدقيق الأمني
آمنThe static analyzer detected pattern matches for external commands, network access, and environment variables. All findings are FALSE POSITIVES - the SKILL.md file is purely documentation showing command-line usage examples for a legitimate Python research tool. No executable code or malicious patterns exist. The skill uses Google Gemini API legitimately for research tasks.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
市場分析レポート
事業計画および投資決定のため、規模、トレンド、主要プレイヤー、成長機会を含む包括的な市場調査を生成します。
技術文献レビュー
学術論文、技術ドキュメント、調査のレビュープロセスを自動化し、調査結果を一貫した要約に統合します。
競合インテリジェンス
競合他社を調査し、製品と技術を比較し、情報に基づいた意思決定のための比較テーブルを生成します。
جرّب هذه الموجهات
Kubernetesの起源から現在に至るまでの歴史と進化、主要なマイルストーン、および主要な採用事例について調査してください。
パフォーマンス、使いやすさ、エコシステム、最適な使用例の観点からPython Webフレームワーク（Django、Flask、FastAPI）を比較してください。比較テーブルを含めてください。
主要メーカー、技術トレンド、サプライチェーンの動向、および5年間の予測を含む電気自動車バッテリー市場を分析してください。進捗アップデートをストリーミングしてください。
AIチップ市場に関する以前の調査を継続してください。NVIDIAの競争力のある位置づけと新興の競合他社に関するポイント2を詳しく説明してください。
أفضل الممارسات
- 調査タスクを実行する前にGEMINI_API_KEY環境変数を設定してください
- リアルタイムで進捗を監視するには長時間実行される調査で--streamフラグを使用してください
- 結果のプログラム的な利用には--formatで構造化された出力フォーマットを指定してください
تجنب
- 時間と費用を見積もらずに調査を実行する - 常にユーザーに2〜10分の所要時間と2〜5ドルのコストを通知してください
- フォローアップのステータス確認メカニズムを実装せずに--no-waitを使用する
- 即座の結果を期待する - 深い調査は本質的に時間のかかる多段階プロセスです