deep-researcher
Über
Die Deep-Researcher-Fähigkeit führt umfassende, mehrschichtige Untersuchungen zu jedem Thema durch, indem sie strukturierte Analysen und parallele Forschungsstränge nutzt. Sie ist für tiefgehende Recherchen konzipiert, die 5+ Quellen erfordern, und setzt dateibasierte Nachverfolgung für komplexe Forschung ein. Eine kritische Anforderung ist, dass alle medizinischen Zitate ausschließlich aus PubMed MCP bezogen werden müssen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add drshailesh88/integrated_content_OS -a claude-code/plugin add https://github.com/drshailesh88/integrated_content_OSgit clone https://github.com/drshailesh88/integrated_content_OS.git ~/.claude/skills/deep-researcherKopieren 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-researcher?
deep-researcher ist ein Claude Skill von drshailesh88. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um deep-researcher ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich deep-researcher?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge deep-researcher 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-researcher?
deep-researcher gehört zur Kategorie Entwicklung.
Kann ich deep-researcher kostenlos nutzen?
Ja. deep-researcher ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
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qmd ist ein lokales Such- und Indexierungs-CLI-Tool, das Entwicklern ermöglicht, lokale Dateien mittels Hybridsuche zu indexieren und zu durchsuchen, die BM25, Vektoreinbettungen und Neuordnung kombiniert. Es unterstützt sowohl die Kommandozeilennutzung als auch den MCP-Modus (Model Context Protocol) zur Integration mit Claude. Das Tool verwendet Ollama für Einbettungen und speichert Indizes lokal, was es ideal für die direkte Suche in Dokumentationen oder Codebasen vom Terminal aus macht.
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Diese Fähigkeit stellt Vertex AI ADK-Agenten über das A2A-Protokoll bereit und orchestriert sie, verwaltet die AgentCard-Erkennung, Aufgabenübermittlung und unterstützende Tools wie die Code Execution Sandbox und Memory Bank. Sie ermöglicht den Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit sequenziellen, parallelen oder Schleifen-Orchestrierungsmustern in Python, Java oder Go. Verwenden Sie sie, wenn Sie aufgefordert werden, ADK-Agenten bereitzustellen oder Agenten-Workflows auf Google Cloud zu orchestrieren.