Deep Research
Über
Die Deep-Research-Funktion bietet autonome Marktanalyse vor dem Handel unter Verwendung von Googles Gemini Deep Research Agent. Sie ermöglicht umfassende Recherchen zu Aktien und Marktbedingungen, einschließlich Fundamental-/Technischer Analyse und der Identifizierung von Risikofaktoren, für Entwickler, die Handelssysteme erstellen. Zu beachten ist, dass die Kryptowährungsrecherche in dieser Version explizit entfernt wurde.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/Deep ResearchKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill Deep Research?
Deep Research ist ein Claude Skill von mattnigh. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um Deep Research ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich Deep Research?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge Deep Research als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört Deep Research?
Deep Research gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich Deep Research kostenlos nutzen?
Ja. Deep Research ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.