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Use cases: research, agent-building
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/deep-research
What's inside
- Skill name
deep-research- Description
- firecrawl 및 exa MCP를 사용한 다중 소스 심층 조사. 웹을 검색하고 발견 사항을 합성하며 출처가 명시된 보고서를 제공합니다. 사용자가 증거와 인용이 포함된 모든 주제에 대한 철저한 조사를 원할 때 사용하세요.
- License
- MIT
- Instructions
- 151 lines in SKILL.md · view on GitHub
Files (2)
- SKILL.md
- openai.yaml · agents/
SKILL.md (first lines)
# 심층 조사 (Deep Research) firecrawl 및 exa MCP 도구를 사용하여 여러 웹 소스로부터 인용이 포함된 철저한 조사 보고서를 작성합니다. ## 활성화 시점 - 사용자가 특정 주제에 대해 깊이 있는 조사를 요청할 때 - 경쟁사 분석, 기술 평가 또는 시장 규모 산정 시 - 회사, 투자자 또는 기술에 대한 실사(Due diligence) 수행 시 - 여러 소스의 합성이 필요한 모든 질문 - 사용자가 "조사해 줘", "심층 분석해 줘", "알아봐 줘" 또는 "현재 상태가 어때"라고 말할 때 ## MCP 요구 사항 다음 중 적어도 하나가 필요합니다: - **firecrawl** — `firecrawl_search`, `firecrawl_scrape`, `firecrawl_crawl` - **exa** — `web_search_exa`, `web_search_advanced_exa`, `crawling_exa` 두 가지를 모두 사용하면 최상의 커버리지를 얻을 수 있습니다. `~/.claude.json` 또는 `~/.codex/config.toml`에서 구성하세요. ## 워크플로우 ### 1단계: 목표 이해 1~2개의 짧은 확인 질문을 던지세요: - "목표가 무엇인가요? 학습, 의사 결정, 아니면 글쓰기인가요?" - "원하시는 특정 관점이나 깊이가 있나요?" 사용자가 "그냥 조사해 줘"라고 하면 합리적인 기본값으로 진행합니다. ### 2단계: 조사 계획 수립 주제를 3~5개의 조사 하위 질문으로 나눕니다. 예시: - 주제: "AI가 헬스케어에 미치는 영향" - 오늘날 헬스케어의 주요 AI 애플리케이션은 무엇인가? - 어떤 임상 결과가 측정되었는가? - 규제 측면의 과제는 무엇인가? - 이 분야를 선도하는 회사는 어디인가? - 시장 규모와 성장 궤도는 어떠한가? ### 3단계: 다중 소스 검색 실행 각 하위 질문에 대해 사용 가능한 MCP 도구로 검색합니다: **firecrawl 사용 시:** ``` firecrawl_search(query: "<하위 질문 키워드>", limit: 8) ``` **exa 사용 시:** ``` web_search_exa(query: "<하위 질문 키워드>", numResults: 8) web_search_advanced_exa(query: "<키워드>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01") ``` **검색 전략:** - 하위 질문당 2~3개의 다른 키워드 변형 사용 - 일반 검색과 뉴스 중심 검색 혼합 - 총 15~30개의 고유 소스 확보 목표 - 우선순위: 학술, 공식, 신뢰할 수 있는 뉴스 > 블로그 > 포럼 ### 4단계: 주요 소스 정독 가장 유망한 URL의 경우 전체 콘텐츠를 가져옵니다: **firecrawl 사용 시:** ``` firecrawl_scrape(url: "<url>") ``` **exa 사용 시:** ``` crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000) ``` 깊이 있는 분석을 위해 3~5개의 주요 소스 전문을 읽으세요. 검색 스니펫에만 의존하지 마세요. ### 5단계: 합성 및 보고서 작성 보고서 구조: ```markdown # [주제]: 조사 보고서 *작성일: [날짜] | 소스 개수: [N] | 신뢰도: [높음/중간/낮음]* ## 요약 (Executive Summary) [주요 발견 사항에 대한 3~5문장 개요] ## 1. [첫 번째 주요 테마] [인라인 인용이 포함된 발견 사항] - 핵심 요점 ([소스 이름](url)) - 뒷받침 데이터 ([소스 이름](url)) ## 2. [두 번째 주요 테마] ... ## 3. [세 번째 주요 테마] ... ## 주요 시사점 (Key Takeaways) - [실행 가능한 인사이트 1] - [실행 가능한 인사이트 2] - [실행 가능한 인사이트 3] ## 참고 문헌 (Sources) 1. [제목](url) — [한 줄 요약] 2. ... ## 조사 방법론 (Methodology) 웹 및 뉴스에서 [N]개의 쿼리를 검색함. [M]개의 소스를 분석함. 조사된 하위 질문: [목록] ``` ### 6단계: 전달 - **짧은 주제**: 채팅창에 전체 보고서 게시 - **긴 보고서**: 요약 및 주요 시사점 게시 + 전체 보고서는 파일로 저장 ## 하위 에이전트를 통한 병렬 조사
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- Stars
- 1
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- 0
- Last commit (this folder)
- Apr 12, 2026 (6 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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Cite this page
deep-research skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/kypo42-deep-research (last updated 2026-10-24)