前言¶
在 Cursor、Claude Code 等 Agent 里问技术问题，常见做法是手动 @ 文档、自己开浏览器搜几轮，再把片段贴回对话。本地笔记、项目 wiki 和公开网页往往各查一遍，整合成本高，回答也容易停留在「摘抄」层面。
下面介绍 SkillHub 上的 deep-research（@user_8e810118/deep-research）。它把「每次用户提问」作为触发点，按 Skill 说明自动从本地知识库和互联网多平台检索，再整合分析后给出完整回答。Skill 标注 requires_api_key=false，不依赖额外 API Key 配置。
这是什么¶
deep-research 是社区来源（community）的 Agent Skill，发布者为 user_8e810118，当前版本 1.0.0，分类为 knowledge-management（知识管理）。
官方简介概括为：每次用户提问时，自动从本地知识库和互联网多平台搜索相关内容，整合分析后推送完整、专业、有深度的回答。它面向「一问即研」的工作流，把检索与汇总写进 Skill 行为，而不是完全依赖你在对话里重复交代「先搜再写」。
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_8e810118/deep-research
- API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_8e810118/deep-research
核心功能¶
以下能力均来自 SkillHub 公开说明，未在资料中出现的细节不展开。
- 提问即触发：用户正常发问即可启动流程，无需单独调用子命令（具体步骤由 Skill 内
SKILL.md约束 Agent 行为）。 - 本地知识库检索：在 Agent 可访问的本地知识范围内搜索与问题相关的内容。
- 互联网多平台搜索：在公开网络上跨平台搜集信息，与本地结果一并纳入分析。
- 整合与深度回答：对检索结果做整合分析，输出相对完整、偏专业的答复，而非仅罗列链接或短摘要。
安装与启用¶
SkillHub 推荐通过官方安装说明与 CLI 安装，而不是手工拷贝未知目录结构。页面给出的安装提示为：根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_8e810118/deep-research。
1、检查或安装 skillhub CLI¶
先确认本机是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
若未安装，可使用 SkillHub 文档中的完整安装命令（含 CLI 与默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅需 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2、安装到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装技能时必须用 --dir 指向当前 Agent 实际读取的 skills 目录；默认装到 ./skills/ 时，部分客户端不会加载，且通常需要重启客户端后生效。
以 Cursor 为例，常用路径为 ~/.cursor/skills/：
skillhub install @user_8e810118/deep-research --dir ~/.cursor/skills/
其他客户端路径（摘自 SkillHub 安装文档，按你实际使用的工具选用）：
| 客户端 | skills 目录 |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/ |
| Gemini CLI | ~/.gemini/skills/ |
也可用搜索确认包名后再安装：
skillhub search deep-research
3、启用¶
将 Skill 安装到对应目录后，重启或重新加载 Agent（以你所用客户端为准）。此后在已启用该 Skill 的会话中提问，Agent 应按 deep-research 的说明执行检索与整合；无需在 SkillHub 页面单独配置 API Key（标签为 requires_api_key=false）。
典型用法¶
官方页面未提供独立「演示仓库」或固定 prompt 模板，典型用法即：在已安装并加载该 Skill 的 Agent 里直接提问。
- 确认
deep-research已出现在当前环境的 skills 目录中。 - 用自然语言描述问题（技术选型、背景调研、概念对比、需要引用多来源的说明等均可，以 Agent 能否访问本地知识与联网能力为实际边界）。
- 等待 Agent 按 Skill 完成本地检索、多平台搜索与整合后阅读答复；若需收窄范围，可在同一对话中补充约束（例如只信某类来源、优先项目内文档等），仍属「用户提问」触发链的一部分。
资料中未列出 Cursor / Codex / Claude Code 的差异化配置项；除 skills 目录路径不同外，不写未核实的平台专属开关。
适用场景与注意¶
适合谁
- 希望减少「自己搜、自己贴、自己归纳」重复劳动的开发者。
- 问题需要同时对照本地资料（笔记、知识库、仓库内文档）与外部公开信息时。
- 使用 SkillHub 生态、愿意用
skillhubCLI 管理技能版本的团队或个人。
限制与注意
- 行为深度取决于 Agent 的联网权限、本地知识库是否可被 Skill 规则使用，以及模型对 Skill 指令的遵循程度；公开简介不保证特定站点的覆盖列表。
- 社区 Skill（
community/user_8e810118），升级与维护节奏以 SkillHub 上 v1.0.0 及后续版本为准，安装前可在页面查看下载与评分等元数据（截至页面抓取：评分 100000，下载 13481，安装 13）。 - 涉及敏感或内网资料时，仍需自行确认检索范围与合规要求；Skill 不会替代你对数据出境、版权与内部规定的判断。
结尾¶
deep-research 把「本地知识库 + 互联网多平台搜索 + 整合分析」绑在用户提问这一入口上，适合作为知识管理类 Skill 补全 Agent 的调研环节。安装与坐标以 SkillHub 为准：
