Complete research workflow system for codebase analysis, deep external research, and comprehensive technical wiki generation
Scanned 9/8/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add infometa/workbuddyskills --skill deep-research --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Deep Research?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/infometa-deep-research-7f2c6dda)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: deep-research
description: Complete research workflow system for codebase analysis, deep external research, and comprehensive technical wiki generation
---
# Deep Research Workflow Skill
完整的研究型工作流系统,实现从代码库分析、深度调研到技术文档生成的完整流程。
## 功能概述
本技能提供了一套完整的研究型工作流系统,包括:
1. **代码库研究分析** (`/init-research`) - 分析代码库并标记需要联网调研的内容
2. **深度调研循环** (`/ralph-loop-research`) - 处理所有 TODO 标记,执行深度调研
3. **Wiki 生成循环** (`/ralph-loop-wiki`) - 生成完整的技术分析文档
4. **GitHub 仓库研究** (`gh-repo-research`) - 克隆并分析 GitHub 仓库
## 命令
### /init-research
初始化研究文档,分析代码库并生成 `deep-search.md` 文件,在需要联网调研的地方标记 `TODO: RESEARCH HERE`。
**用法**:
```
/init-research # 更新模式
/init-research --create-new # 重新生成所有文件
/init-research --max-depth=2 # 限制目录深度
```
**输出**: `deep-search.md` 文件(根目录 + 重要子目录)
### /ralph-loop-research
深度调研循环,处理所有 `TODO: RESEARCH HERE` 标记。
**用法**:
```
/ralph-loop-research # 默认 3 次循环
/ralph-loop-research --max-iterations=5 # 自定义循环次数
```
**功能**:
- 扫描所有 `deep-search.md` 文件
- 查找所有 `TODO: RESEARCH HERE` 标记
- 执行深度调研(联网搜索)
- 生成专业的 wiki 格式内容
- 替换 TODO 标记为实际内容
- 处理发现的链接(GitHub 链接激活 `gh-repo-research`)
**输出**:
- 替换所有 TODO 标记
- 调研笔记保存在 `.research/` 目录
### /ralph-loop-wiki
生成完整的技术 wiki 文档。
**用法**:
```
/ralph-loop-wiki # 默认 3 次循环
/ralph-loop-wiki --prd-path=docs/PRD.md # 指定 PRD 文件
/ralph-loop-wiki --max-iterations=5 # 自定义循环次数
```
**功能**:
- 读取 PRD 文档(如果存在)
- 读取 `.research/` 目录下的所有调研内容
- 结合 `init-deep` 生成的 CODEBUDDY.md 文件
- 按照 `wiki_template.md` 的格式生成完整 wiki
- 循环 3 次,确保内容完整
- 生成优化建议和总结
**输出**:
- `wiki.md` - 完整的技术分析文档
- `wiki-optimization-suggestions.md` - 优化建议
- `wiki-summary.md` - 总结报告
## 智能体
### gh-repo-research
GitHub 仓库研究智能体,用于克隆和分析 GitHub 仓库。
**功能**:
- 克隆 GitHub 仓库到 `.gh-repo/` 目录
- 在克隆的仓库中执行 `/init-deep` 操作
- 生成技术文档(架构、核心模块、API、功能分析)
- 保存到 `.research/gh-repo/repo-name/` 目录
**使用方式**:
通过 `ralph-loop-research` 自动调用(当发现 GitHub 链接时),或手动调用。
## 工作流程
### 完整工作流
```
1. /init-research
↓
生成 deep-search.md(带 TODO: RESEARCH HERE 标记)
2. /ralph-loop-research
↓
处理所有 TODO 标记
↓
深度调研 → 生成 wiki 格式内容
↓
发现链接 → GitHub 链接 → gh-repo-research
↓
所有 TODO 替换完成
3. /ralph-loop-wiki
↓
整合 PRD + .research + CODEBUDDY.md
↓
生成完整 wiki(按 wiki_template.md 格式)
↓
3 次验证循环
↓
生成优化建议和总结
```
### 快速开始
```bash
# 步骤 1: 初始化研究文档
/init-research
# 步骤 2: 执行深度调研
/ralph-loop-research
# 步骤 3: 生成技术 Wiki
/ralph-loop-wiki
```
## 文件结构
执行工作流后,项目目录将包含:
```
项目根目录/
├── deep-search.md # 研究文档(带 TODO 标记)
├── CODEBUDDY.md # 代码库分析(来自 init-deep)
├── .research/ # 调研结果
│ ├── research-001.md # 调研笔记
│ ├── research-002.md
│ └── gh-repo/ # GitHub 仓库研究
│ └── repo-name/
│ ├── architecture.md
│ ├── core-modules.md
│ ├── api-reference.md
│ └── features.md
├── .gh-repo/ # 克隆的仓库
│ └── repo-name/
├── wiki.md # 最终生成的 wiki
├── wiki-optimization-suggestions.md # 优化建议
└── wiki-summary.md # 总结报告
```
## 安装
运行安装脚本:
```bash
cd codebuddy-marketplace/skills/deep-research
bash install.sh
```
这将安装到:
- `~/.codebuddy/skills/deep-research/`
- `~/.claude/skills/deep-research/`
## 注意事项
1. **首次使用前**:建议先运行 `/init-deep` 生成 CODEBUDDY.md 文件
2. **PRD 文档**:如果有 PRD 文档,放在项目根目录或使用 `--prd-path` 指定
3. **网络要求**:深度调研需要联网访问外部资源
4. **GitHub 访问**:`gh-repo-research` 需要能够克隆 GitHub 仓库
5. **存储空间**:克隆的仓库会占用磁盘空间,注意 `.gh-repo/` 目录大小
## 相关文档
- [README.md](README.md) - 详细使用文档
- [init-research.md](../omc-commands/init-research.md) - init-research 命令文档
- [ralph-loop-research.md](../omc-commands/ralph-loop-research.md) - ralph-loop-research 命令文档
- [ralph-loop-wiki.md](../omc-commands/ralph-loop-wiki.md) - ralph-loop-wiki 命令文档
- [gh-repo-research.md](../omc-agents/gh-repo-research.md) - gh-repo-research 智能体文档
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!