agentsclimarketplace

Deepdive

Skill Socialpranker/deepdive

Meta-research под вопрос или решение. Веб-поиск, академические источники, Q&A отчёт; каждый источник — отдельный файл с цитатами и метаданными для повторного использования. Использовать когда нужна основа под решение, для деск-ресёрча, валидации гипотезы или чтобы понять как устроен X. Триггеры — "deep research", "глубокое исследование", "проведи ресёрч", "сделай ресёрч", "изучи тему", "разбери тему", "исследуй", "копни глубоко", "deep dive", "ресёрчни".From its SKILL.md

Install
npx -y skills add Socialpranker/deepdive

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

3 things to look at

  • skips confirmationTells the agent to proceed without asking first, 1 time: "shallow — skip".
  • reads credentialsReads from 1 credential source: `audit env vars для API ключей`.
  • 8 stars8 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

40.8 KB, ~10.9k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Deepdive — meta-research с дисциплиной

Серьёзное многошаговое исследование под вопрос или решение. Каждый источник = файл, отчёт построен как Q&A, тезисы атомарны и пере-используемы.

Когда применять

  • Прямо просит «deep research / глубокое исследование / проведи ресёрч / изучи тему / разбери».
  • Сравнить N институций, продуктов, методологий, рынков (НО: если N конкурентов по фиксированной матрице — это competitive-teardown, не сюда).
  • Подготовить материал для стратегии, бизнес-плана, доклада, статьи.
  • Проверить гипотезу или валидировать решение через внешние данные.
  • Meta-research — «понять как устроен X», «карта области Y», ответить на серию вопросов.

Когда НЕ применять

  • Быстрая фактоверка («когда родился Моцарт») — отвечай напрямую, без скилла.
  • Сравнение N конкурентов по структурированной 12-dimension матрице → competitive-teardown.
  • Research под Anthropic SDK / Claude API → claude-api.
  • Brainstorm без поиска данных → brainstorming / grill-me.
  • Ответ уже в проекте — сначала grep/чтение, потом решай нужен ли веб-поиск.

Глубина — определяется по теме

Жёсткого дефолта нет. Выбирай каждый раз по сложности вопроса и стоимости решения, которое поддерживаешь.

РежимИсточниковСуб-агентовКогда
shallow5–70первичная навигация, тема знакома, low-stakes решение
medium12–182–3нетривиальная тема, среднее решение
deep25–35+4–5high-stakes решение, стратегия, серьёзный анализ

Объяви выбранный режим в начале и обоснуй: «делаю medium — тема нетривиальна, решение middle-stakes».

Заодно объяви model routing (один раз, после Genre+Plan): какие фазы на какой модели, estimated cost. Пример:

Routing: Phase 1/3/6 на Opus/high (reframing+plan+adversarial),
Phase 4 sub-agents на Haiku/Sonnet, Phase 7 synthesis на Sonnet/high.
Estimated ~$2 (vs ~$8 если бы всё на Opus). Скажи если нужно по-другому —
"всё на opus" / "cheap mode" / "default".

Детали — references/model_routing.md.

Перед стартом — discover existing

ДО фазы reframing проверь что уже есть в проекте. Опциональное — если файлов/папок нет, иди дальше.

  1. Куда сохранять (см. секцию ниже) — определи целевую папку.
  2. Существующие ресёрчи: если целевая папка уже есть, перечисли содержимое. Если есть похожий slug → спроси «это update?». Если да — режим update (см. ниже).
  3. CLAUDE.md / CLAUDE.local.md: если есть — прочитай, учти в reframing (терминология проекта, workflow, кросс-референсы).
  4. memory/MEMORY.md: если есть — прочитай индекс, поищи упоминания темы. Учти в reframing («в памяти X зафиксировано — мы это подтверждаем или пересматриваем?»).

Цель: не дублировать сделанное. Не из любопытства, не «на всякий случай ещё раз».

Куда сохранять — 3-уровневая логика

Папка-цель определяется автоматически. Не хардкодь.

Уровень 1 — явный сигнал:
  CLAUDE.md / CLAUDE.local.md упоминают research-папку → используй её
  Существует одна из: research/, 06_Деск-ресёрч/, docs/research/, notes/research/
  → используй существующую

Уровень 2 — автодетекция типа проекта:
  pyproject.toml / package.json / Cargo.toml / go.mod / mix.exs → tech → research/
  Только .md / .pdf / .docx без манифестов → notes/гуманитарный → 06_Деск-ресёрч/

Уровень 3 — фоллбэк:
  Не git-репо или пустая папка → ~/deep-research/<slug>/ (глобальная домашняя)

Покажи выбранный путь ОДИН раз: «Сохраню в research/<slug>/. Ок?» Дальше пиши молча.

Режим update

Если пользователь говорит update <slug> или «обнови ресёрч <тема>»:

Цель update: дельта, не replay. Найти что изменилось с last_research_date, написать diff-файл. Старый отчёт остаётся как есть; новый создаётся только если изменения существенные (после прочтения diff'а — решение пользователя).

Детальный протокол: references/refresh_protocol.md. Ниже — high-level порядок:

  1. Pre-flight check — прочитай:
    • <targetfolder>/<slug>/plan.md (last_research_date, гипотезы, подвопросы)
    • <targetfolder>/<slug>/refresh_targets.md (что отслеживать — entities, numbers, hypotheses)
    • Последний <date>_<genre>.md (что было сказано — чтобы видеть что изменилось)
  2. Если refresh_targets.md нет (старый ресёрч до этого протокола) — сначала сгенерируй его из final report + plan.md, используя шаблон Z11 (см. blocks/close.md).
  3. 4 категории дельты в targeted поиске (date filters от last_research_date):
    • New entrants — Crunchbase, GitHub topics, HuggingFace, news (новые компании/проекты)
    • Entity diff — fingerprinting tracked entities (pricing, careers, funding)
    • Numbers refresh — re-fetch FRED/WB/industry numbers, compare
    • Adversarial trigger — OpenAlex/arXiv/Retraction Watch на новые публикации
  4. Verified-no-change секция — что перепроверили и ничего не изменилось. Это тоже результат.
  5. Output: diffs/<YYYY-MM-DD>_delta.md — компактный список изменений + recommended actions (см. шаблон в refresh_protocol.md).
  6. Adversarial trigger HIGH → re-run Phase 6 (только эту часть) на Opus с новой публикацией как input.
  7. Новый отчёт <новая_дата>_<genre>.mdтолько если delta существенный (HIGH severity или несколько MEDIUM). Решает пользователь после прочтения delta. Старый отчёт в frontmatter получает status: superseded by <новая_дата>_<genre>.md. Старый plan.md копируется как plan.md (новая версия), version: update-N, parent: <дата>_<genre>.md, секция 16 changelog заполнена.

Cost для типового update: ~$0.40 (vs ~$2 за полный medium ресёрч).

Model routing для update: Pre-flight sonnet/low, search-этапы (1-4) haiku/low с sonnet для academic, synthesis delta — sonnet/medium, adversarial re-run — opus/high.

Workflow — <!--gen:count:phases-->12<!--/gen--> фаз (1–8, включая 3.5, 3.7, 5.5 и 6.5)

Детали каждой фазы — в references/workflow.md. Модель и effort на каждую фазу — в references/model_routing.md (Opus/Sonnet/Haiku matrix). Здесь high-level.

  1. Reframing [opus/high] — переписать вопрос, собрать Decision Spec (решение глагол+объект+срок / потребитель→его следующий шаг / ≥1 if-then вилка «покажет X → делаю A»; ни одной вилки ⇒ честный даунгрейд в shallow «любопытство»), сформулировать 2–4 опровергаемые гипотезы + (medium/deep) multi-perspective персоны для охвата (STORM) + router по профилю вопроса (классифицировать тип: фактологический→плоско / многошаговый→least-to-most L1→L2 / реляционный→графы / сравнительный→матрица — тип направляет декомпозицию и подсказывает режим глубины). См. references/question_reframing.md.
  2. Genre & block selection [sonnet/medium] — определить жанр отчёта (qa/explainer/decision/landscape/validation/custom) и набор блоков. Подтвердить пользователю одной строкой. См. references/genres.md и references/blocks/INDEX.md.
  3. Plan [opus/medium] — записать plan.md (5 секций: HEADER → SCOPE → STRUCTURE → EXECUTION → TRACKING). Включает: user context, time-box, acceptance criteria, discovered existing, glossary, жанр + blocks + rationale, гипотезы, risk register, subtopic↔blocks mapping (+ least-to-most level — для многошаговых вопросов «X учитывая Y»: подвопросы по уровням L1→L2 с накоплением контекста между ними, а не плоский параллельный список; для независимых подвопросов остаётся плоско), information sourcing strategy (каналы + stat-источники + API endpoints), opposition queries, stop-criteria, notes для tracking. См. workflow.md → Фаза 3 для полного шаблона. 3.5. Capability Discovery [sonnet/low] (опциональная для shallow, рекомендуется для medium, обязательна для deep) — audit env vars для API ключей, map подтемы → доступные APIs, fallback на upstream awesome-lists для unknown gaps, сводный отчёт пользователю. См. references/capability_discovery.md. 3.7. Plan-review gate [sonnet/low] (shallow — skip; medium — обязательна) — единственная human-in-the-loop контрольная точка ПЕРЕД дорогой Фазой 4. Показать сжатый план (вопрос как понял + решение + жанр + гипотезы + персоны + каналы + стоп-критерий + routing) и дать утвердить/поправить. Жёсткость по режиму: deep — показать и ЖДАТЬ явного «Ок» перед запуском суб-агентов; medium — soft (показать, продолжить если нет возражений); shallow — skip. Правка плана ДО исполнения — самый дешёвый рычаг качества (Gemini: «biggest lever over output quality»). Заодно enforcement-точка: пустой план-блок = пропущенная фаза. Clarification-триаж (нужны ли уточняющие вопросы) наследуется из Фазы 1. См. references/plan_gate.md.
  4. Поиск [main sonnet/medium; sub-agents per-task: haiku для web/api, sonnet для academic/long-source, opus для heavy reasoning subtask] — 4 шага: (4.0) Source Dispatch — прогнать каждый подвопрос через source_dispatch.md matrix, заполнить plan.md секцию 12. (4.1) Launch — для medium/deep: суб-агенты subagent_type=general-purpose (нужен Write) в параллель, каждому свой диапазон номеров источников (s01-s09, s10-s19, ...); для shallow — главный поток сам. (4.2) Fetch & dedup. (4.3) Save в sources/NN_slug.md — пишет сам агент, в главный поток возвращаются только index-строки. После Round 1 (medium/deep) — snowball-пасс: топ-K источников по total → backward (их ссылки → канонический primary) + forward (кто цитирует, OpenAlex/S2) — цепочки цитирований достают то, что не отдаст keyword-поиск. Loop: cheap goal-check (Haiku после раунда — per-subquestion goal_status met/partial/unmet + чего не хватает, направляет следующий раунд и удешевляет Opus-evaluation) → bounded deviation между раундами (trajectory-чек claims, ревизия outline, query-мутации по query_performance — RU↔EN, операторы, терминология — вместо повтора провалившихся формулировок, novelty rate как сигнал насыщения) + no-progress circuit breaker (2 раунда подряд без новой информации → стоп, нерешённое в Open Questions — не жечь бюджет на фантом). См. references/source_dispatch.md, references/subagents_v2.md, references/workflow.md → Фаза 4.
  5. Claims-ledger + триангуляция [haiku/low] — из index-строк собирается claims.csv (claim_id, sources, status, confidence, primary_source, source_caveat). Механическая триангуляция: ≥3 источника И ≥2 типа И ≥2 различных корней (root: — десять пересказов одного пресс-релиза это один голос) → triangulated; все источники сводятся к одному корню → single-root, потолок medium; primary-first — confidence не выше medium без primary-источника. Скепсис на входе: помечай источник vendor/self-reported/disputed:sNN при скоринге — тезис на такой цифре не получает high (симметрично primary-first), чтобы синтез не доверял величине vendor-бенчмарка (red team ловит это поздно). Loop: gap-волна на строки не-triangulated, максимум 2 круга, иначе data-insufficient. См. references/source_scoring.md и references/workflow.md → Фаза 5. 5.5. Evidence-фильтр [sonnet/low] (shallow — skip; medium/deep — обязательно) — relevance-фильтр на ВХОДЕ синтеза (симметрично 6.5, что проверяет выход). По каждой паре (claim, source): CRAG-классификатор Correct/Ambiguous/Incorrect по дословным цитатам → drop нерелевантных под этот claim → извлечь relevant-only цитаты в отдельный слой evidence/CN.md. sources/NN.md НЕ трогаются (архив). Наивная подача всего найденного в синтез снижает качество (Search-o1 33%→24%). Claim без единого relevant-источника → data-insufficient или до-поиск. Синтез (Фаза 6) читает evidence/, а не весь пул. См. references/evidence_filter.md.
  6. Синтез + multi-angle red team [red-team суб-агенты opus/high обязательно для deep, sonnet/high для medium; synthesis sonnet/high] — собрать <date>_<genre>.md из блоков (запрет финала «it depends» — невозможна однозначная рекомендация ⇒ обязательна условная по вилкам Decision Spec), затем: draft → claim ledger → N параллельных враждебных ролей (Skeptic / Contrarian / Gap-hunter / Исполнитель — симулирует потребителя из Decision Spec: исполняет решение только по отчёту + hedge-линт) как general-purpose суб-агенты → триаж по severity → ОДИН раунд ремедиации HIGH (точечный до-поиск или caveat) → memo.md (одностраничный decision-меморандум: рекомендация, вилки, 3 числа с [sNN]+as_of, риск, next actions — то, что реально входит в процесс потребителя; обязателен всегда) → финал. Finder ≠ fixer. Гейт: shallow=R1 инлайн, medium=R1+R2+R4, deep=R1+R2+R3+R4 обязательно. См. references/adversarial_pass.md и references/blocks/. 6.5. Verify [haiku/low] (medium/deep — обязательно) — runtime-проверка цитат по двум осям: (1) liveness — ссылка жива (check_citations.py.verify/citations.json); (2) faithfulness — источник реально подтверждает тезис (entailment claim ⊨ цитата; пары берутся из evidence/CN.md Фазы 5.5, RAGAS-декомпозиция + ALCE claim⊨quote → SUPPORTED/PARTIAL/UNSUPPORTED). Вердикты пишутся в .verify/faithfulness.json (I/O-контракт — единый источник истины, его читают F10-header и rubric axis 3, никто не пересчитывает). Битые/неподтверждающие источники чинятся (re-search), смягчаются (overclaim → слабее) или тезис уходит в Open Questions. Verification-header F10 несёт ОБЕ оси; отчёт не «готов» без него. Per-source faithfulness — defensible-фича против закрытых DR-продуктов (рынок массово врёт цитатами: Tow Center >60% error rate). См. references/runtime_verification.md.
  7. Refresh targets [sonnet/medium] (medium/deep — обязательно) — извлечь entities/numbers/hypotheses/topic-markers из финального отчёта в refresh_targets.md. Это точка входа для будущих update <slug> — без неё каждый update тратит время на re-discovery «что отслеживать». См. блок Z11 в references/blocks/close.md и references/refresh_protocol.md.
  8. Decision walkthrough [opus/high, главный поток] (обязательна ВСЕГДА, включая shallow — там усечённая, 1 вилка) — отчёт не обсуждается, а исполняется: показать memo.md, провести пользователя по if-then вилкам Decision Spec по одной («ресёрч показал X [s03][s11] — вилка A срабатывает? твоё решение?»). Исходы: принято (решение + next action + дата) / заблокировано данными (1 целевая gap-волна → повторный заход, иначе blocked) / отложено (deferred, без дожима — но это диагностика формального Decision Spec). Артефакт application.md (любой status — gate требует файл, не решение) + строка в глобальный ~/.claude/research/applications_ledger.csv (читается Фазой 1 следующих ресёрчей: паттерн непримененных прогонов). См. references/decision_walkthrough.md.

Stop-criteria — по содержанию, не по бюджету

Бюджета на количество WebSearch/WebFetch нет. Качество > скорость.

Останавливайся когда:

  • Все 2–4 гипотезы либо подтверждены ≥3 разнотипными источниками, либо опровергнуты ≥3, либо явно отмечены как «данных мало».
  • Прошёл целевой поиск противоположной позиции (≥1 запрос вида «X criticism / counter-evidence / against X / problems with X») и проанализировал результаты.
  • Покрыты 4+ типа источников: первичные / академические / отраслевые медиа / обсуждения или противники.
  • НЕТ роста новой информации — последние 3–5 источников повторяют то же, что уже есть.

Не останавливайся:

  • Источники друг другу противоречат → копай за причиной противоречия.
  • Все источники одного типа → добей разнообразие целевым поиском.
  • Есть сильный контр-аргумент без своего опровержения/подтверждения → найди.
  • Не было ни одного целевого поиска оппозиции → сделай.

Тупик:

  • Третий подряд поиск возвращает источники total < 8 → тема плохо исследована или плохо ищем. Останавливайся, фиксируй в Open Questions «литература слабая», предлагай альтернативные пути (интервью, эксперимент).

Output structure

Целевая папка <root>/<slug>/:

<slug>/
├── plan.md                          # Фаза 3 — план + changelog (секция 16) + notes (секция 15)
├── sources.csv                      # индекс всех источников с оценками
├── claims.csv                       # Фаза 5 — claim-ledger (claim/sources/status/confidence)
├── sources/                         # один файл = один источник (с метаданными + цитаты)
│   ├── 01_<short-slug>.md
│   ├── 02_<short-slug>.md
│   └── ...
├── evidence/                        # Фаза 5.5 — relevant-only цитаты под claim (medium/deep); sources/ не трогаются
│   ├── C1.md
│   └── ...
├── findings/                        # атомарные тезисы (опционально, для крупных)
│   ├── F1_<short>.md
│   └── ...
├── refresh_targets.md               # Фаза 7 — что отслеживать при будущих update (medium/deep)
├── memo.md                          # Фаза 6 — одностраничный decision-меморандум (всегда)
├── application.md                   # Фаза 8 — вердикт по вилкам + status + applicability_ratio (всегда)
├── .verify/                         # Фаза 6.5 — артефакты верификации (I/O-контракт)
│   ├── citations.json               #   liveness (check_citations.py)
│   └── faithfulness.json            #   faithfulness-вердикты SUPPORTED/PARTIAL/UNSUPPORTED
├── diffs/                           # дельта-файлы от update <slug> (если были update'ы)
│   ├── 2026-08-15_delta.md
│   └── 2026-11-20_delta.md
└── <YYYY-MM-DD>_<genre>.md          # финальный отчёт — суффикс по жанру

Note: отдельный _changelog.md не создаётся — changelog встроен в plan.md секцию 16 (заполняется только для update-режима).

Имя финального отчёта: суффикс по жанру

  • Q&A: <date>_qa.md
  • Explainer: <date>_explainer.md
  • Decision: <date>_decision.md
  • Landscape: <date>_landscape.md
  • Validation: <date>_validation.md
  • Custom: <date>_custom.md

Шаблоны:

  • sources/NN.md — см. references/source_scoring.md
  • claims.csv — claim-ledger, см. references/source_scoring.md (раздел «Claims-ledger»)
  • <date>_<genre>.md — собирается из блоков, см. references/genres.md (пресеты) и references/blocks/ (шаблоны блоков)
  • findings/FN.md — атомарный тезис, см. references/blocks/close.md (блок Z6)

После завершения — finish-up

  1. Собери детерминированные артефакты (не руками):
    • sources.csv из sources/NN.md: python scripts/build_sources_csv.py --research-dir <root>/<slug>. Это единый источник колонок (url,title,type,channel,...) — не собирай CSV вручную grep'ом, схема разъедется.
    • Liveness-верификация Фазы 6.5 пишется прямо в .verify/ (не в eval/output/): python eval/check_citations.py --research-dir <root>/<slug> --json --out <root>/<slug>/.verify/citations. Без --out файл уйдёт в eval/output/ и phase-gate его не найдёт. Faithfulness (.verify/faithfulness.json) пишется на шаге Фазы 6.5 Layer 2.
  2. Phase-gate — БЛОКЕР, не совет. Прогони python scripts/validate_phases.py --research-dir <root>/<slug> --strict. Он читает mode: из frontmatter и проверяет, что каждая обязательная для режима фаза оставила свой артефакт (plan.md, sources/ или sources.csv, claims.csv, memo.md, application.md, для medium/deep — evidence/, .verify/*.json, refresh_targets.md, финальный отчёт). Ресёрч НЕ «готов», пока gate красный — ровно как отчёт не «готов» без verification-header F10 (см. runtime_verification.md). Красный exit ⇒ фаза пропущена ⇒ вернись к пропущенной фазе, доделай, перезапусти gate — и только после зелёного переходи к шагу 2. Не показывай путь, не пиши резюме, не рапортуй «готово» с красным gate. Это машинная страховка против «методология исполняется только дисциплиной модели» — сам enforcement тоже должен быть enforced, иначе gate — просто ещё один неисполняемый абзац.
  3. Покажи пути markdown-ссылками: [research/<slug>/memo.md](research/<slug>/memo.md) (первым — это вход потребителя) и [research/<slug>/2026-XX-XX_<genre>.md](research/<slug>/2026-XX-XX_<genre>.md).
  4. Краткое резюме в чат: 3 ключевых ответа + 1 главный контр-аргумент + что не нашли + итог walkthrough (решения/blocked/deferred из application.md) (5–8 строк).
  5. Предложи 2–3 следующих ресёрча, которые логически следуют.
  6. Если в проекте есть memory/ — предложи 1–3 memory candidates:
    По итогам — кандидаты в memory:
    - [project] Тезис X (confidence: high, 3 источника) → файл memory/<topic>.md
    - [reference] Авторитетный источник Y по теме Z
    
    Сохранить?
    
  7. Humanizer. Если в системе есть anthropic-skills:humanizer-ru — вызови его на финальный <date>_<genre>.md для чистки канцелярита. Опциональное.

Что НЕ делать

  • Не пропускать discover existing — рискуешь дублировать готовый ресёрч.
  • Не пропускать reframing — даже если запрос «вроде понятен».
  • Не запускать medium/deep без единой if-then вилки Decision Spec — нет вилки, значит ресёрч ничего не изменит: честный shallow дешевле мёртвого deep-отчёта.
  • Не пропускать Фазу 8 (Decision walkthrough) «потому что и так ясно» — ясно значит займёт две минуты и подтвердит это в application.md. И не отвечать на вилки ЗА пользователя: додуманное агентом применение — тот же мёртвый отчёт.
  • Не завершать синтез финалом «it depends» без разрешённых условий — рекомендация обязана быть однозначной или условной по вилкам Decision Spec.
  • Не оставлять root: пустым при сохранении источника — триангуляция считает корни; десять пересказов одного пресс-релиза не должны проходить как triangulated.
  • Не пропускать Plan-review gate (Фаза 3.7) в medium/deep; для deep — не запускать суб-агентов Фазы 4, пока пользователь не подтвердил план. Гейт без ожидания ответа (для deep) = не гейт.
  • Не выводить только в чат — всегда сохраняй файлы.
  • Не обходить ограничения WebFetch через bash/curl.
  • Не использовать источники с total < 8 как основу для выводов.
  • Не пропускать multi-angle red team в medium/deep.
  • Для fetch+save (Фаза 4.1) и red team (Фаза 6) — general-purpose с явным диапазоном номеров, не Explore (read-only, только для разведки).
  • Не пропускать gap-волну (нетриангулированные строки claims.csv, max 2 круга) и не давать confidence выше medium без primary-источника.
  • Не оставлять «висящие» утверждения без ссылки на конкретный sources/NN.md.
  • Не рапортовать «готово» с красным phase-gate. validate_phases.py --strict красный ⇒ фаза пропущена ⇒ доделать и перезапустить, а не показывать результат. Gate — блокер finish, как verification-header F10, а не необязательная проверка.
  • Не запускать суб-агентов последовательно — только параллельно в одном сообщении.
  • Не сжимать sources/ в один файл — теряется поиск и переиспользование между ресёрчами.
  • Фаза 5.5: не переписывать/обрезать sources/NN.md (архив) — фильтр пишет только в evidence/. Не пропускать 5.5 в medium/deep и не фильтровать по credibility/total вместо релевантности фрагмента к claim.
  • Фаза 6.5 faithfulness: не доверять факту наличия ссылки — проверять entailment claim⊨quote явно (даже сильные системы врут цитатами в ~50% случаев). Вердикты писать в .verify/faithfulness.json (единый источник) и не пересчитывать их в rubric/F10. Пары брать из evidence/CN.md, не пересканировать sources/ (дублирует 5.5). Судить по дословной цитате, не по summary.

Slug format

URL-friendly: латиница, цифры, дефисы. Пример:

  • «Postgres logical replication vs CDC tooling» → postgres-replication-vs-cdc
  • «What's the market for vertical farming in EU» → vertical-farming-eu-market
  • «How does WebAssembly work under the hood» → webassembly-under-the-hood

Если slug не очевиден — сгенерируй и покажи в начале фазы 2 для подтверждения.

References — когда читать

Прогрессивная подгрузка: загружай файл когда дошёл до фазы — не превентивно. При большой block library это критично для контекста.

Базовые (всегда):

  • references/workflow.md — детали <!--gen:count:phases-->12<!--/gen--> фаз (включая опц. 3.5) (читать в начале medium/deep).
  • references/question_reframing.md — шаблоны Фазы 1 + clarification-триаж.
  • references/plan_gate.mdPlan-review gate (Фаза 3.7): единый checkpoint перед поиском, жёсткость по режиму (deep — ждать «Ок», medium — soft, shallow — skip), шаблон план-блока.
  • references/genres.md — пресеты блоков <!--gen:count:genres-->6<!--/gen--> жанров + эвристика выбора (Фаза 2) + каналы по жанрам.
  • references/blocks/INDEX.md — индекс <!--gen:count:blocks-->105<!--/gen--> блоков по 10 категориям (после выбора жанра).
  • references/channels.md<!--gen:count:channels-->29<!--/gen--> каналов поиска (включая api-direct) с query patterns, paywall fallbacks (Фаза 3-4).
  • references/stat_sources/INDEX.md — навигационная карта 33 категорий статистических источников (Фаза 3-4).
  • references/api_sources/INDEX.md — каталог <!--gen:count:api-->39<!--/gen-->+ API endpoints (10 категорий) для programmatic доступа (Фаза 3-4).
  • references/capability_discovery.md — workflow фазы 3.5: env vars audit + capability mapping + discovery (medium/deep).
  • references/awesome_lists_registry.md — upstream awesome-lists для discovery когда мой каталог не покрыл (Фаза 3.5).
  • references/source_dispatch.mdrecommendation engine для Phase 4.0: matrix «сигнал в подвопросе → primary/secondary/fallback каналы», decomposition recipes для типовых тем, discovery patterns когда каталог не покрыл. Обязательное чтение перед launch sub-agents.
  • references/model_routing.mdвыбор модели и effort (Opus/Sonnet/Haiku × low/medium/high) на каждую фазу и тип sub-agent'а. Matrix экономики и качества: где не экономить (Phase 1/6), где наоборот не переплачивать (Phase 4.1 sub-agents). Override-механики для пользователя.
  • references/refresh_protocol.mdпротокол update: 4 категории дельты (new entrants, entity diff, numbers refresh, adversarial trigger), шаблон diffs/<date>_delta.md. Используется в режиме update <slug>. Дополняется блоком Z11 refresh-targets из blocks/close.md.

Категорийные файлы (только нужные для выбранного жанра/blocks):

  • references/blocks/frame.md — F1-F10: TL;DR, scope, background, claim, metadata, verification header.
  • references/blocks/explain.md — E1-E14: mental-model, glossary, mechanism.
  • references/blocks/compare.md — C1-C13: matrices, scoring, trade-offs.
  • references/blocks/map.md — M1-M12: profiles, positioning, trends.
  • references/blocks/validate.md — V1-V10: falsification, evidence grades.
  • references/blocks/analyze.md — A1-A13: data tables, SWOT, root cause.
  • references/blocks/close.md — Z1-Z12: counter-args, open Q, next research, so-what-for-you.
  • references/blocks/people.md — P1-P7: persona, journey, incentives.
  • references/blocks/numbers.md — N1-N8: metrics, market sizing, forecasts.
  • references/blocks/context.md — X1-X7: regulatory, geo, culture.

По фазам:

  • references/source_scoring.md — оценка источников + шаблон sources/NN.md с channel: и access:; claims-ledger (claims.csv) и правило primary-first (Фаза 5).
  • references/evidence_filter.mdEvidence-фильтр (Фаза 5.5): CRAG-relevance по паре (claim, source), relevant-only цитаты в слой evidence/, correction-триггер (medium/deep).
  • references/subagents_v2.md — паттерн суб-агентов с CHANNELS TO USE (Фаза 4, medium/deep).
  • references/adversarial_pass.md — multi-angle red team: роли, триаж severity, ограниченный цикл ремедиации (Фаза 6, medium/deep).
  • references/runtime_verification.md — runtime-проверка цитат: резолв тезисов к sources/NN.md, verification-header (Фаза 6.5, medium/deep).
  • references/decision_walkthrough.mdDecision walkthrough (Фаза 8, всегда): исполнение отчёта по вилкам Decision Spec, шаблон application.md, глобальный applications-ledger, анти-паттерны.

Stat sources (Фаза 4 — точечно по теме):

  • references/stat_sources/core/*.md — 14 cross-industry категорий (gov_macro, companies_public/private, consulting_industry, consumer_digital, crypto, data_aggregators, media_entertainment, health, education, climate_env, science, transport_travel, sports_fitness).
  • references/stat_sources/industries/*.md — 19 отраслевых файлов (energy, auto, pharma, retail, manufacturing, real_estate, insurance, banking, telecom, logistics, agriculture, defense, it_services, cybersecurity, advertising, hr_workforce, gig_economy, esg_sustainability, infrastructure).
  • Progressive loading: читай INDEX.md, потом только нужные категории под подтему.

API sources (Фаза 4 — для programmatic data access):

  • references/api_sources/search/ — Brave, Tavily, Exa, SerpAPI, You.com (поисковые APIs).
  • references/api_sources/academic/ — Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef, arXiv (free, no key).
  • references/api_sources/financial/ — FRED, World Bank, SEC EDGAR, OECD, Alpha Vantage.
  • references/api_sources/companies/ — Crunchbase, OpenCorporates, Companies House.
  • references/api_sources/crypto/ — CoinGecko, DefiLlama, Etherscan, Dune.
  • references/api_sources/code/ — GitHub, Stack Exchange, PyPI, npm.
  • references/api_sources/social/ — Reddit JSON, HN Algolia, Lemmy.
  • references/api_sources/news/ — NewsAPI, GDELT, Currents.
  • references/api_sources/stats/ — Eurostat, Census US, UN Data.
  • references/api_sources/domain_specific/ — PubMed, ClinicalTrials, EMA, NASA, OpenWeather.
  • Auth через environment variables — скилл сам не хранит ключи. Free no-key APIs приоритетны.

What ships with it: 182 files

1352.8 KB alongside SKILL.md, 42 of them executable

.claude-plugin/

142 more files not listed here. See all 182 in the repository.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.