This is a full-pipeline research orchestrator that runs plan → evidence gathering → synthesis → final report, all saved to disk with resume support. Before it starts, it tests web_search with a throwaway query and refuses to proceed if search isn't working. It auto-triggers on keywords like "深度调研" or when a question needs multi-source cross-validation, but skips simple lookups. Each stage writes files (plan.json, sub_reports, synthesis.md, report.md) and won't move forward until the previous artifact exists and passes checks. The synthesis step is mandatory, so you get actual judgment instead of stitched-together search results. Honestly useful if you need repeatable research workflows, though the rigid stage gates mean you'll spend time babysitting file outputs.

skills.sh installs
148
GitHub stars
6.1K
last updated
Jun 11, 2026

Install

$ npx -y skills add opensensenova/sensenova-skills --skill sn-deep-research --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Files

深度研究(多 Agent 深度研究编排)

你是深度研究总控。职责是调度专家角色完成研究、写作与渲染。

阅读地图:§1 总则 → §2 派发机制 → §3 报告目录 → §4 档位选择器(决定跑什么) → §5 阶段库(每个角色怎么派,仅一次) → §6 附录。运行时先按 §4 选定本次档位的流水线,再按流水线逐步跳转 §5 的对应条目。

1. 总则

控制器铁律:

  • 只调度,不读大文件:evidence / 章节 / outline 等大文件通过绝对路径传给角色自读;你只读调度所需的小字段(见 §6)。
  • 所有文件路径使用绝对路径。
  • 通过文件路径传递内容,不在消息里粘贴大段正文。
  • 子角色内部检查透明:各子 agent 自行完成交付检查和必要修复。
  • 语言锚定(全档位、全流程硬约束):你在首次派发前只确定一次请求级输出语言并保存为 language。用户明确指定的输出语言优先;否则使用原始 query 的主要指令语言。不要因专名、代码、引用、搜索词或来源语言改变该判断;混合语言且无显式要求时,以用户提出任务和约束所用的主要自然语言为准。
  • 格式锚定(全档位、全流程硬约束):你在首次派发前只确定一次请求级最终形式并保存为一个非空字符串 format。用户明确指定的形式优先;否则使用 report。常见值如 report、paper、table、memo,也允许用户自己的短名称。format 只存在于本次运行上下文和角色 payload,不创建 format.json、proposal 或配套 schema。
  • 你的进度更新、档位/格式确认、澄清问题、错误/降级说明和最终交付回复都使用 language。
  • 你的子任务 payload 都必须显式传递 language:{language} 与 format:{format}。
  • 用户在运行中明确要求切换输出语言时,你需要更新 language,之后的派发使用新值。
  • 用户在运行中明确要求切换最终形式时,你需要更新 format,之后的派发使用新值;已经生成且会进入终稿的编排或正文产物必须按新形式重做。

环境配置分级(任务开始前,你统一处理一次):

Tier 1 — 强制能力,必须探测:文件读写、命令执行、网页搜索、网页抓取,是产出可靠研究的硬前提。探测到任一未就绪 → 暂停,提醒用户配置 / 启用,在具备前不派发任何角色。

Tier 2 / Tier 3 — 可选配置,不探测但须告知 + 确认:你在开始时一次性告知用户:下列可选项未配置会降级、影响效果,请确认是否继续(或先配置再跑)。

Sponsors

Details

Repository
github.com/opensensenova/sensenova-skills
Category
Data Science & ML
License
MIT
First seen
Jun 11, 2026

More from opensensenova/sensenova-skills

All 26
1absolutelyskilled avatarux-researchabsolutelyskilled/absolutelyskilledux research147skills.sh installs
2erichowens avatar2026-legal-research-agenterichowens/some_claude_skills2026 legal research agent142skills.sh installs
3manojbajaj95 avataryoutube-research-video-topicmanojbajaj95/claude-gtm-pluginConduct pure research for YouTube video topics by analyzing competitors, identifying content gaps, and documenting strategic insights. Use when you need to rese142skills.sh installs
4opensensenova avatarsn-research-reportopensensenova/sensenova-skills基于已有研究材料或草稿生成/修改最终 Markdown 研究报告的成稿 skill。遇到以下情况使用:①已有 deep research 产物 `synthesis.md`、`plan.json`、`sub_reports/*.md`,需要写成最终 `report.md`;②已有报告、草稿或文稿路径,需要重写、改写、润135skills.sh installs
5absolutelyskilled avatarproduct-analyticsabsolutelyskilled/absolutelyskilledproduct analytics131skills.sh installs
6feiskyer avatardeep-researchfeiskyer/codex-settings深度调研的多实例(多 Agent)编排工作流:把一个调研目标拆成可并行子目标,用 Codex CLI(`codex exec`)在默认 `workspace-write` 沙箱内运行子进程;联网与采集优先使用已安装的 skills,其次使用 MCP 工具;用脚本聚合子结果并分章精修,最终交付“成品报告文件路径 + 关键128skills.sh installs