community-automations/research-team

DevOps і код

PublicСубагент Claude

Дослідницька команда

Одна модель, яка досліджує широке питання, швидко втрачає глибину; вона не може охопити багато матеріалу й водночас перевіряти себе. Ця команда ділить роботу між спеціалістами.

sonnet1 тижденьCrewAITavilyFirecrawlOpenAI
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Чому цей субагент

Одна модель, яка досліджує широке питання, швидко втрачає глибину; вона не може охопити багато матеріалу й водночас перевіряти себе. Ця команда ділить роботу між спеціалістами.

Головний агент розбиває питання на підтеми, скрапери паралельно збирають джерела, а агенти синтезу та верифікації об'єднують і перевіряють знайдене. Ви отримуєте дослідницьке зведення з посиланнями, де кожне твердження спирається на джерело, а не є впевненим здогадом.

Як він працює

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Приклад результату

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

As the lead agent, decompose the research question into sub-topics, dispatch parallel scrapers, then have synthesis and verification agents produce a single brief where every claim carries a source link.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.