Deep research скилл для Claude: копает тему сам
Deep research скилл для Claude: копает тему сам
Deep research скилл для Claude Code - это бесплатный набор инструкций, который заставляет Claude копать тему всерьёз, а не отвечать первым, что вспомнил. Ставится одной командой: клонируешь репозиторий в папку скиллов. После этого пишешь "сделай deep research по теме X" - и Claude уходит копать сам: гоняет 5-10 поисков разом, запускает саб-агентов на конкурентов и решения, в конце прогоняет черновик через трёх критиков. На выходе - отчёт со ссылками на реальные источники, а не пересказ по памяти.
Без нормального ресёрча и продукт, и код выходят сырыми. Ты просишь Claude "сравни инструменты" или "разбери рынок", а он выдаёт уверенный текст из обучающей выборки - часто устаревший и без единой ссылки. Этот скилл превращает разовый ответ в управляемый процесс с проверкой.
Если ты только начинаешь, сперва глянь что такое Claude Code и с чего начать - скиллы это надстройка поверх него.
Что такое скилл в Claude Code
Скилл - это папка с markdown-инструкцией, которую Claude подхватывает автоматически, когда задача подходит под его описание. Тебе не надо каждый раз расписывать промпт на полстраницы. Один раз положил скилл в ~/.claude/skills/ - и дальше он включается сам по триггеру.
Deep research скилл, про который речь, лежит на GitHub в репозитории 199-biotechnologies/claude-deep-research-skill. Лицензия MIT, то есть бесплатно и можно крутить под себя. Автор описывает его как enterprise-пайплайн с оценкой достоверности источников (0-100 баллов на источник) и автопроверкой.
Как установить deep research скилл
Установка - одна команда. Открываешь терминал и клонируешь репозиторий прямо в папку скиллов Claude Code:
git clone https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill.git ~/.claude/skills/deep-research
Всё. Перезапускаешь сессию Claude Code, и скилл доступен. Базово ему хватает стандартной библиотеки Python - для обычной работы ничего через pip ставить не нужно (отдельно может понадобиться WeasyPrint, если хочешь PDF на выходе).
Есть и второй путь через менеджер скиллов, если ты им пользуешься:
npx -y skills add 199-biotechnologies/claude-deep-research-skill --skill deep-research --agent claude-code
Оба варианта кладут скилл в одно и то же место. Я бы шёл через git clone - так проще обновлять (git pull) и видеть, что внутри.
Как запустить ресёрч
После установки никаких спецкоманд. Пишешь Claude обычным языком:
сделай deep research по текущему состоянию <твоя тема>
И он уходит копать сам. Если хочешь максимальной глубины - указываешь режим прямо в запросе:
deep research in ultradeep mode: <твоя тема>
У скилла четыре режима глубины - выбираешь под задачу, а не молотишь всё подряд:
| Режим | Фаз | Время | Когда |
|---|---|---|---|
| Quick | 3 | 2-5 мин | быстро прощупать тему |
| Standard | 6 | 5-10 мин | большинство вопросов |
| Deep | 8 | 10-20 мин | сложная тема, важное решение |
| UltraDeep | 8+ | 20-45 мин | полный отчёт, максимум строгости |
Отчёт сохраняется в папку ~/Documents/ (подпапка вида [Тема]_Research_[Дата]) в трёх форматах: markdown, HTML (вёрстка в стиле консалтинговых отчётов, открывается в браузере) и PDF. Если текст переваливает за 18 000 слов, скилл сам запускает продолжение рекурсивными агентами, чтобы не упереться в лимит контекста.
Что под капотом: 8 фаз
Отличие от обычного "ответь на вопрос" - это конвейер. В глубоком режиме скилл проходит восемь фаз по порядку:
- Scope - уточняет, что именно ищем, и фиксирует рамки.
- Plan - раскладывает тему на под-вопросы и строит план поиска.
- Retrieve - гонит 5-10 поисков разом плюс запускает 2-3 саб-агента на узкие участки (например, отдельно копают конкурентов, отдельно - готовые решения). Каждый возвращает структурированный объект с найденным.
- Triangulate - сверяет факты между источниками, отсеивает то, что не подтверждается с трёх сторон.
- Outline Refinement - перекраивает структуру отчёта под то, что реально нашлось.
- Synthesize - собирает черновик с привязкой каждого утверждения к источнику.
- Critique - самая жёсткая фаза (об этом ниже). Если находит критическую дыру, может откатить процесс обратно на фазу поиска с уточняющими запросами.
- Refine + Package - дорабатывает по замечаниям и пакует в финальный отчёт.
Перед поисками скилл первым делом достаёт текущую дату (в README это прямо названо «Step 0») - чтобы не подставлять год из обучающей выборки и не выдавать прошлогоднее за свежее. Мелочь, но именно на ней спотыкаются обычные ответы.
Три критика разносят черновик
В глубоких режимах (Deep и UltraDeep) после синтеза включается то, ради чего скилл и стоит ставить - red team из трёх ролей. Claude примеряет на черновик три разных взгляда и сам себя бьёт:
- Skeptical Practitioner - скептик-практик. Цепляется к каждому утверждению: это вообще работает на деле или красиво звучит?
- Adversarial Reviewer - враждебный рецензент. Ищет логические дыры, слабые источники, натяжки.
- Implementation Engineer - инженер. Смотрит, можно ли по этому отчёту реально что-то сделать, или это вода.
Если критики находят серьёзный пробел, процесс возвращается на фазу поиска с дельта-запросами и докапывает.
Ссылки на источники скилл пишет на диск в файл sources.json. Это важно: цитаты переживают компактификацию контекста и подхватываются агентами-продолжателями. То есть отчёт не теряет библиографию на длинной дистанции.
Личный опыт: на что обращать внимание
У меня нет теории, только практика, поэтому пара заметок из неё.
Первое - не лей всё в UltraDeep. Полный прогон может занять до 45 минут и сожрать прилично токенов. Для «прощупать тему перед видео» хватает Quick или Standard за пять минут. Глубокий режим я включаю, когда от ответа зависит решение - что строить, на чём, против кого.
Второе - отчёт всё равно проверяй глазами по ссылкам. Скилл даёт минимум 10 источников и требует 3+ на каждое крупное утверждение, но «есть ссылка» не равно «ссылка подтверждает мысль». Открываешь пару ключевых - тратишь минуту, отсекаешь галлюцинацию.
Третье - саб-агенты реально экономят время на сравнениях. Когда просишь «разбери рынок и конкурентов», один агент копает игроков, другой - цены, третий - отзывы, и всё параллельно. Руками ты бы это собирал час.
Частые вопросы
Сколько стоит deep research скилл?
Бесплатно. Репозиторий открыт под лицензией MIT - клонируешь, пользуешься, правишь под себя. Платить надо только за токены Claude, которые уходят на сам ресёрч. UltraDeep-прогон ест заметно больше, чем Quick. Если хочешь видеть расход - поставь трекер токенов для Claude Code.
Чем это отличается от deep research в ChatGPT или Claude Desktop?
Это не отдельный сервис, а скилл внутри твоего Claude Code. Он работает на твоих поисках, кладёт отчёты и sources.json к тебе на диск, и его можно дописать под свою задачу - в отличие от закрытого deep research в вебе. Автор репозитория заявляет, что по качеству и проверяемости его пайплайн обходит OpenAI, Gemini и Claude Desktop - это его заявление, проверяй на своей задаче.
Нужно ли что-то ставить кроме самого скилла?
Для базовой работы хватает Python из стандартной поставки - pip-зависимости не обязательны (WeasyPrint нужен только под PDF). Сам Claude Code, понятно, должен быть установлен и настроен. Если ты с ним ещё на «вы» - начни с гайда для новичков.
Как заставить скилл копать глубже?
Указывай режим прямо в запросе: deep research in ultradeep mode: тема. В UltraDeep включаются все 8+ фаз и red team из трёх критиков. В Quick красная команда и часть фаз отключены - быстрее, но поверхностнее.
Где лежит готовый отчёт?
В папке ~/Documents/, в подпапке с названием темы и датой. Внутри - markdown, HTML (открывается в браузере сам) и PDF. Плюс sources.json со всеми ссылками.
Вывод
Скилл закрывает конкретную дыру: без ресёрча Claude уверенно несёт устаревшее без ссылок, а с ним проходит управляемый конвейер с проверкой и тремя критиками. Ставится в одну команду, бесплатно, лежит у тебя на диске. Для серьёзных решений и сравнений - гоняй в Deep. Для быстрого прощупывания темы хватит Quick. Ключевые ссылки в отчёте всё равно открой сам.