通用技能研究与知识
deep-research
围绕问题开展多源深度研究并交付可追溯结论
- Stars
- 1
- Forks
- 0
- 更新时间
- 更新于 2026年6月24日
MIT
围绕问题开展多源深度研究并交付可追溯结论
给出一个研究问题后，它会在 Claude Code 中拆分子问题，以 Tavily 检索网页，并在相关时扩展到 GitHub、学术索引和实时库文档，再按来源可靠性与交叉印证筛选证据。最终生成研究计划、带引用的报告、来源清单和逐条论断映射；运行需要 Claude Code、Tavily MCP 与 Python 3.10 以上环境。
资源类型
使用场景
运行平台
协议与集成
按研究设计生成临床研究 Table 1 的 HTML、Word 和 LaTeX
从古兰经、布哈里圣训实录和穆斯林圣训实录检索原文
核心能力
GitHub 公开事实最近同步于 2026年7月10日。
用六层框架定义产品问题，再进入方案设计。
让 Claude 按证据链审阅机器学习论文并核验关键引用。