Deep Research — Báo cáo nghiên cứu chuyên sâu

Làm được gì

• Chia câu hỏi nghiên cứu thành 4–6 nhiệm vụ, giao cho các subagent chạy song song; agent chính chỉ đọc ghi chú đã chắt lọc nên tiết kiệm 60–70% ngữ cảnh.
• Phân loại mọi nguồn theo loại (official, academic, secondary-industry, journalism, community) và mức truy cập, áp ngưỡng chất lượng: ≥30% nguồn chính thức, ≥5 tên miền khác nhau, không nguồn nào chiếm quá 25%.
• Lập sổ đăng ký trích dẫn cố định: sau bước P3 không được thêm nguồn mới hay hồi sinh nguồn đã loại; mỗi luận điểm phải có [n] và mức tin cậy High/Medium/Low.
• Bước P6 bắt buộc phản biện, phải tìm ra ít nhất 3 điểm yếu (phụ thuộc một nguồn, dữ liệu cũ, bằng chứng mâu thuẫn) và ghi vào mục "Tranh luận cốt lõi".
• Chế độ nghiên cứu doanh nghiệp: thu thập 6 chiều dữ liệu + SWOT, chấm điểm rào cản cạnh tranh, ma trận rủi ro, bảng điểm tổng hợp.

Phù hợp với ai

• Chuyên viên phân tích thị trường, tư vấn, PM cần báo cáo ngành hoặc phân tích đối thủ
• Nhà nghiên cứu, học viên cao học cần trích dẫn truy vết được
• Người lo AI "bịa" số liệu và muốn công cụ có sẵn cơ chế kiểm chứng

Ví dụ sử dụng

1. "Phân tích bối cảnh cạnh tranh ngành fintech Việt Nam" → 5 nhiệm vụ song song → sổ trích dẫn → báo cáo dài kèm phần tranh luận
2. "Thẩm định công ty X" → chế độ doanh nghiệp, 6 chiều dữ liệu, báo cáo 7 chương kèm SWOT và ma trận rủi ro
3. "So sánh 3 lựa chọn công nghệ để chọn stack" → chế độ Lightweight, 3–4 nhiệm vụ, bản tóm tắt 2.000–4.000 từ có gắn mức tin cậy

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục deep-research từ repo GitHub daymade/claude-code-skills vào ~/.claude/skills/deep-research/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.