Навыки под глубокое исследование: многоуровневый поиск с перекрёстной проверкой источников, синтез из десятков документов, академические обзоры литературы. Какие скилы ставить в Claude Code, чтобы агент не гадал, а проводил системное исследование.
Для глубокого исследования в Claude Code есть скилл-ядро deep-research: формулирует поисковые запросы, анализирует источники и структурирует итоговый отчёт по теме. Рядом — многоисточниковые навыки через firecrawl и Exa (читают страницы целиком, а не только заголовки выдачи) и отдельная связка под научные обзоры литературы с базами arXiv, PubMed и Google Scholar. Все ставятся в ~/.claude/skills/ и работают по открытому стандарту Agent Skills.
Если искали глубокое исследование в claude, deep research skill или agent skill для рыночного анализа и due diligence — ниже разбор по задачам: ядро для делового и продуктового исследования, многоисточниковый веб-поиск, академические обзоры литературы.
Что узнаешь из гайда
Часть 1 · Зачем
Спросить «поищи информацию о X» можно и так — но без скилла Claude обычно ограничивается первой релевантной страницей и не перепроверяет данные. Скилл для deep research фиксирует методику: несколько раундов поисковых запросов под разные грани темы, перекрёстная проверка фактов между источниками, структурированный отчёт вместо пересказа выдачи. Разница как между «загуглил» и «провёл исследование».
Часть 2 · Ядро
Базовый навык — deep-research: проводит многоуровневое исследование — формулирует поисковые запросы, анализирует источники, синтезирует выводы и структурирует итоговый отчёт по заданной теме без ручного сбора данных. Полезен аналитикам, исследователям и предпринимателям, которым нужны рыночные исследования или конкурентный анализ. В Claude Code работает с веб-поиском через MCP-инструменты или с загруженными документами. Смежные применения: due diligence, подготовка инвест-тезисов, академические обзоры.
Более структурированный подход у deep-research-skills: расширяет возможности Claude для глубокого исследования — многошаговый поиск по источникам, синтез информации из нескольких документов, проверка фактов и построение доказательной базы. Подходит для рыночного анализа, конкурентов и принятия решений на основе данных, а не интуиции.
Часть 3 · Источники
Для исследования, которое читает страницы целиком, а не просто собирает ссылки, — deep-research-ecc: многоисточниковое глубокое исследование через MCP-инструменты firecrawl (краулер для получения контента страниц) и exa (семантический веб-поиск, понимает смысл запроса лучше обычного Google). Синтезирует находки из разных источников и выдаёт цитированный отчёт с атрибуцией — каждый вывод со ссылкой на источник.
Отдельно как поисковый движок — exa-search: подключает нейросетевой поиск Exa через MCP — ищет в интернете, находит примеры кода, данные по компаниям, информацию о людях и проводит глубокие исследования. В отличие от обычного поиска, Exa понимает смысл запроса, а не ключевые слова.
Часть 4 · Наука
Для поиска по научным базам — research-lookup: быстрый поиск по научным источникам — arXiv, PubMed, Semantic Scholar и Google Scholar, извлекает ключевые выводы из abstract и методологии, сортирует результаты по точности совпадения. Работает для любой области, от медицины до computer science.
Для систематического обзора — literature-review: ищет статьи в arXiv, Google Scholar и PubMed, структурирует источники, выявляет ключевые идеи, противоречия и пробелы, формирует аннотированную библиографию. Ускоряет самый трудоёмкий этап научной работы — поиск и синтез литературы перед написанием текста.
Для полного научного цикла — academic-research-skills: исследование → черновик → рецензия → доработка → публикация. Поиск по базам (arXiv, PubMed, JSTOR), написание systematic literature review, форматирование цитирования (APA, MLA, IEEE, Vancouver), управление библиографией, структура научной статьи.
Часть 5 · Установка
Способ общий для всех навыков:
SKILL.md (карточки всех перечисленных навыков — на маркетплейсе скилов для Claude);~/.claude/skills/;/имя-скила или попросите провести исследование по конкретной теме.# Кладём папку навыка (внутри — SKILL.md) к себе:
mkdir -p ~/.claude/skills/
# переносим папку deep-research в ~/.claude/skills/ и
# перезапускаем Claude Code
# Дальше — словами:
«Проведи глубокое исследование рынка X: игроки,
модели монетизации, тренды за последний год»Скилы вроде deep-research-ecc и exa-search дополнительно требуют MCP-подключения firecrawl/Exa — шаг описан в репозитории навыка. Скилы-плагины ставятся через /plugin install. Полный пошаговый разбор трёх способов установки — в гайде как установить скилл в Claude Code.
Коротко
deep-research, deep-research-skills.deep-research-ecc, exa-search.research-lookup, literature-review, academic-research-skills.Вопросы
deep-research: проводит многоуровневое исследование — формулирует поисковые запросы, анализирует источники, синтезирует выводы и структурирует итоговый отчёт по заданной теме без ручного сбора данных. Полезен аналитикам, исследователям и предпринимателям, которым нужны рыночные исследования или конкурентный анализ.
Обычный поиск ищет один ответ. Скилы для deep research проводят системное исследование с перекрёстной проверкой источников: несколько раундов поиска, сопоставление данных из разных документов, проверка фактов. deep-research-ecc дополнительно читает страницы через firecrawl и ищет семантически через exa, а не просто собирает ссылки.
Да, для этого отдельная связка. research-lookup ищет по arXiv, PubMed, Semantic Scholar и Google Scholar и извлекает выводы из abstract и методологии. literature-review идёт дальше — проводит систематический обзор: структурирует источники, выявляет противоречия и пробелы, формирует аннотированную библиографию.
academic-research-skills: полный цикл — исследование → черновик → рецензия → доработка → публикация. Поиск по базам (arXiv, PubMed, JSTOR), форматирование цитирования (APA, MLA, IEEE, Vancouver), управление библиографией, структура научной статьи.
Да. Формат SKILL.md — открытый стандарт Agent Skills, навык переносится между совместимыми агентами, включая Cursor и Codex.
Читать дальше
Платформа и сообщество, где я по шагам показываю, как поставить ИИ на рутину: контент, код, продажи, аналитика. Заходи и забирай рабочие связки, которыми пользуюсь сам.
Посмотреть, что внутриtelegram
Канал с полезными материалами про нейросети
Разборы, новые инструменты и приёмы по ИИ — то, чем пользуюсь сам, без воды. Подпишись, чтобы не потерять.