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gemini-deep-researcher

Skill254 starsChanged 7 months agoMITView on GitHub

Use this skill when a user wants a comprehensive research report on any topic with cited sources. Prefer this skill for requests like "research this topic", "give me a deep analysis of", "幫我研究", "深度分析", or when the user needs a well-sourced report for decision-making, presentations, or learning. This skill uses Gemini's Deep Research agent and takes several minutes to complete.

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SKILL.md

Deep Researcher — 深度研究報告工具

使用 Gemini Deep Research agent 針對任意主題產出結構完整、附引用來源的繁體中文研究報告。這是唯一使用 agent(而非 model)並以 background: true 搭配輪詢模式運作的 skill。

需求條件

  • Node.js ≥ 20
  • 環境變數 GEMINI_API_KEY 或 GOOGLE_API_KEY
  • 已執行 bun install && bun run build(產生 scripts/research.js)

使用方式

命令列引數

node .agents/skills/gemini-deep-researcher/scripts/research.js "AI 晶片市場趨勢"

管線輸入

echo "量子運算對密碼學的影響" | node .agents/skills/gemini-deep-researcher/scripts/research.js

在其他腳本中使用

TOPIC="台灣半導體產業供應鏈分析"
node .agents/skills/gemini-deep-researcher/scripts/research.js "$TOPIC" > report.md

Dry Run

設定 DEEP_RESEARCHER_DRY_RUN=1 可在不呼叫 API 的情況下預覽將送出的請求:

DEEP_RESEARCHER_DRY_RUN=1 node .agents/skills/gemini-deep-researcher/scripts/research.js "測試主題"

輸出為 JSON,包含 agent、background、prompt、topic 欄位。

輸出格式

stdout 輸出為 Markdown 格式的研究報告,包含:

  1. 摘要 — 200 字以內
  2. 背景 — 主題脈絡與重要性
  3. 主要發現 — 至少 3 項關鍵資訊
  4. 分析 — 深入分析與比較
  5. 結論與建議 — 可行建議
  6. 參考來源 — 附連結的引用清單

stderr 輸出進度訊息(啟動、輪詢進度、完成)。

Instructions for the Agent

⚠️ skill 腳本位於 repo 根目錄。若 cwd 不在 repo root,先獨立執行 git rev-parse --show-toplevel 取得路徑,再 cd 到該路徑後執行。禁止使用 $(...) 語法。

  1. 確認使用者提供了研究主題(文字)。
  2. 執行 node .agents/skills/gemini-deep-researcher/scripts/research.js "<主題>" 並將 stdout 導向檔案或直接呈現。
  3. 注意:此技能使用 Gemini Deep Research agent,通常需要 2–8 分鐘才能完成。 請提前告知使用者需要等待。
  4. 進度訊息會輸出到 stderr,可據此回報等待狀態。
  5. 完成後,stdout 的內容即為完整研究報告(Markdown 格式)。
  6. 若需要先測試,可用 DEEP_RESEARCHER_DRY_RUN=1 執行確認參數正確。
  7. 將報告存為 .md 檔案或直接呈現給使用者。

限制

  • 執行時間長:Deep Research agent 通常需要 2–8 分鐘,最長等待 10 分鐘後逾時。
  • 背景處理:使用 background: true 啟動後以輪詢方式取得結果,非即時串流。
  • API 配額:受 Gemini API 配額限制,頻繁呼叫可能觸發速率限制。
  • 語言:報告固定輸出繁體中文(zh-TW)。

錯誤處理

情境行為
未提供主題stderr 顯示用法說明,exit code 1
未設定 API keystderr 顯示錯誤訊息,exit code 1
研究任務失敗stderr 顯示失敗原因,exit code 1
超過 10 分鐘stderr 顯示逾時錯誤,exit code 1
Dry-run 模式stdout 輸出 JSON 預覽,不呼叫 API

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Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

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  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.