المهارات deep-research
📦

deep-research

آمن

자율형 AI 연구 작업 실행

متاح أيضًا من: 199-biotechnologies,21pounder,21pounder,199-biotechnologies

수동 연구는 시간이 오래 걸리고 종종 불완전합니다. 이 스킬은 Google Gemini Deep Research Agent를 사용하여 다단계 연구를 자동화하고, 몇 분 만에 인용이 포함된 포괄적인 보고서를 제공합니다.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 برونزي
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "deep-research". Research the history of Kubernetes

النتيجة المتوقعة:

Google에서의 Kubernetes 기원, 2014년 오픈소스 출시, CNCF 도입, 주요 버전 릴리스, 기업 도입 타임라인, 인용이 포함된 현재 생태계 상태를 다루는 포괄적인 마크다운 보고서.

استخدام "deep-research". Compare Python web frameworks with structured output

النتيجة المتوقعة:

요약, ���교표(기능, 성능, 학습 곡선), 개별 프레임워크 분석, 사용 사례 시나리오 기반 권장사항을 포함한 구조화된 보고서.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/24/2026

The 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.

1
الملفات التي تم فحصها
115
الأسطر التي تم تحليلها
0
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
لا توجد مشكلات أمنية
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

시장 분석 보고서

비즈니스 계획 및 투자 결정을 위해 규모, 트렌드, 주요 기업, 성장 기회를 포함한 포괄적인 시장 조사를 생성합니다.

기술 문헌 조사

학술 논문, 기술 문서, 연구 검토 프로세스를 자���화하여 연구 결과를 일관된 요약으로 종합합니다.

경쟁사 인텔리전스

경쟁사를 조사하고 제품 및 기술을 비교하며, 정보에 입각한 의사결정을 위한 비교표를 생성합��다.

جرّب هذه الموجهات

기본 연구 쿼리
Kubernetes의 역사와 발전 과정을 시작부터 현재까지 주요 이정표와 주요 도입 기업을 포함하여 조사하세요.
비교 분석
Python 웹 프레임워크(Django, Flask, FastAPI)를 성능, 사용 용이성, 생태계, 최적 사용 사례 관점에서 비교하세요. 비교표�� 포함하세요.
스트리밍 포함 시장 조사
주요 제조업체, 기술 트렌드, 공급망 동향, 5개년 예측을 포함한 전기차 배터리 시장을 분석하세요. 진행 상황 업데이트를 스트리밍하세요.
다중 세션 연구
AI 칩 시장에 대한 이전 연구를 계속하세요. NVIDIA의 경쟁력 포지셔닝과 신흥 경쟁사에 대한 2번 항목을 자세히 설명하세요.

أفضل الممارسات

  • 연구 작업 실행 전 GEMINI_API_KEY 환경 변수 설정
  • 장기 실행 연구의 실시간 진행 상황 모니터링을 위해 --stream 플래그 사용
  • 결과의 프로그래밍 방식 사용을 위해 --format으로 구조화된 출력 형식 지정

تجنب

  • 시간과 비용을 추정하지 않고 연구 실행 - 항상 2-10분 소요 시간과 $2-5 비용을 사용자에게 알리기
  • --no-wait를 사용할 때 후속 상태 확인 메커니즘을 구현하지 않음
  • 즉각적인 결과 기대 - 심층 연구는 본질적으로 시간이 걸리는 다단계 프로세스

الأسئلة المتكررة

Gemini API 키는 어떻게 받나요?
aistudio.google.com에서 Google AI Studio를 방문하여 API 키를 생성하세요. 사용량 한한이 있는 무료 티어를 이용할 수 있습니다.
연구 작업은 얼마나 걸리나요?
쿼리 복잡성에 따라 일반적으로 2-10분 소요됩니다. 간단한 쿼리는 더 빨리 완료되며 포괄적인 시장 분석은 더 오래 걸립니다.
연구 작업당 비용은 얼마인가요?
복잡성에 따라 작업당 $2-5 비용이 발생합니다. 토큰 사용량은 평균 입력 250k-900k, 출력 60k-80k 토큰입니다.
이전 세션에서 연구를 계속할 수 있나요?
네, --continue 플래그를 이전 interaction_id와 함께 사용하면 전체 컨텍스트로 이전 연구를 기반으로 계속할 수 있습니다.
지원되는 출력 형식은 무엇인가요?
기본값은 사람이 읽을 수 있는 마크다운입니다. 구조���된 데이터는 --json, 처리되지 않은 API 응답은 --raw를 사용하세요.
장기 실행 연구 작업을 어떻게 모니터링하나요?
실시간 진행 상황 업데이트에는 --stream을, 현재 상태를 폴링하려면 --status와 interaction_id를 사용하세요.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md