research
von MarsWang42Strukturierter Deep-Research-Workflow für komplexe Themen. Erfahren Sie, wie die research Skill funktioniert, was sie benötigt und wie Sie ihren Planungs- und Ausführungsablauf effektiv nutzen.
Diese Skill erreicht 72/100. Das bedeutet, dass sie sich grundsätzlich für eine Listung eignet und Agents bei strukturierter Deep Research mit weniger Rätselraten als ein generischer Prompt unterstützen kann. Nutzer im Verzeichnis sollten jedoch eher einen dokumentgetriebenen Workflow als ein vollständig einsatzbereites Paket mit Begleitdateien oder Installationsanleitung erwarten.
- Definiert einen konkreten zweistufigen Workflow: zuerst ein Planning-Agent, dann Nutzerprüfung, danach ein Execution-Agent mit frischem Kontext.
- Bietet klare Anweisungen für den Orchestrator und die erwarteten Eingaben, sodass der Einsatzfall für Deep Research leicht zu erkennen ist.
- Enthält eine praxisnahe Ausgabestruktur, etwa das Erstellen einer Plan-Datei und die Übergabe nur des Plan-Pfads an die Ausführungsphase, was Agents ein wiederverwendbares Gerüst für die Koordination gibt.
- Der gesamte Nutzen steckt in einer einzigen SKILL.md-Datei ohne unterstützende Skripte, Referenzen oder Beispiele; die Übernahme hängt daher davon ab, dass die Beschreibung korrekt interpretiert wird.
- Der Workflow verweist auf umgebungsspezifische Speicherorte sowie auf Agent-/Task-Verhalten, aber im Auszug sind weder ein Installationsbefehl noch mit dem Repository verknüpfte Artefakte zu sehen, mit denen sich diese Annahmen prüfen ließen.
Überblick über den research skill
Was der research skill macht
Der research skill ist ein strukturierter Deep-Research-Workflow, mit dem du eine Technologie, ein Konzept oder ein komplexes Thema verstehen kannst, ohne Planung und Ausführung in einem vagen Einzelprompt zu vermischen. Statt einen Agenten gleichzeitig entscheiden zu lassen, wie recherchiert werden soll, und die Recherche dann auch direkt durchzuführen, trennt dieser Skill die Arbeit in eine Planungsphase und eine Ausführungsphase. Genau dieses Design ist der wichtigste Grund, ihn zu installieren.
Für wen sich dieser research skill eignet
Dieser research skill ist ideal für Nutzer, die Themen wie Softwarearchitektur, Protokolle, akademische Konzepte oder unbekannte Systeme auf eine wiederholbare Weise untersuchen möchten. Besonders nützlich ist er, wenn dir eine saubere Eingrenzung, gute Fragestellung und ein Review wichtig sind, bevor die eigentliche Recherche startet. Für research for Academic Research, technische Due Diligence und Concept Mapping ist dieser zusätzliche Planungsschritt oft wertvoller als ein generisches „Erzähl mir etwas über X“.
Welches Problem er für dich löst
Die eigentliche Aufgabe ist nicht „eine Zusammenfassung erzeugen“. Sondern: das Thema definieren, den richtigen Kontext identifizieren, eine Recherchestrategie erstellen, für eine Freigabe pausieren und erst dann mit frischem Kontext und klareren Grenzen ausführen. Das reduziert Abschweifungen, oberflächliche Abdeckung und verschwendete Tokens auf dem falschen Blickwinkel.
Wichtige Punkte vor der Einführung
Dieser Skill ist in der Repository-Struktur schlank: Die eigentliche Logik steckt fast vollständig in SKILL.md. Es gibt keine Helper-Skripte, Referenzdateien oder Install-Metadaten, auf die du dich stützen könntest. Ob er gut funktioniert, hängt deshalb vor allem davon ab, ob deine Agent-Runtime den vorgesehenen Multi-Agent-Flow unterstützt: mit einem Planning Agent, einem Orchestrator und einem Execution Agent. Wenn du eigentlich nur eine schnelle One-Shot-Antwort willst, kann sich dieser research skill unnötig langsam anfühlen.
So verwendest du den research skill
Installationskontext und wo du zuerst nachsehen solltest
Für diese research install-Entscheidung solltest du mit EN/.agents/skills/research/SKILL.md beginnen. In dieser Datei stehen der eigentliche Workflow, die Eingaben und das Orchestrierungsverhalten. In den Repository-Hinweisen ist kein eigener Installationsbefehl innerhalb des Skills zu sehen. Nutze daher die Skill-Lademethode deiner Agent-Plattform und prüfe anschließend, ob die Runtime Folgendes kann:
/researchaufrufen- einen Planning Agent starten
- zur Bestätigung pausieren
- einen Execution Agent mit dem Pfad zur Plan-Datei starten
Wenn deine Umgebung Arbeit nicht sauber zwischen Agenten übergeben kann, sinkt der Kernnutzen des research skill deutlich.
Welche Eingaben der research skill braucht
Mindestens brauchst du ein Thema. Bessere Ergebnisse bekommst du, wenn du zusätzlich angibst:
- welche konkrete Entscheidung du treffen musst
- welche Tiefe du erwartest
- Rahmenbedingungen wie Zeit, Zielgruppe oder Vorwissen
- Projektkontext oder Fachbereich
Schwache Eingabe:
/research OAuth2
Stärkere Eingabe:
/research Research OAuth2 for a backend team migrating from session auth. Focus on grant types still relevant in 2025, common implementation mistakes, security tradeoffs, and what to recommend for internal APIs vs third-party integrations.
Für research for Academic Research solltest du Forschungsfrage, Disziplin, erwartete methodische Strenge und die gewünschte Ausgabeform angeben:
/research Investigate retrieval-augmented generation evaluation methods for academic literature review. Compare offline metrics, human evaluation, and benchmark design. I need a structured brief with terminology, core debates, and a shortlist of methods worth deeper reading.
Praktischer Workflow für die Nutzung des research skill
Ein gutes Muster für die research usage ist:
/researchmit klar eingegrenztem Thema und gewünschtem Ergebnis aufrufen.- Den Planning Agent den Kontext identifizieren und die Plan-Datei erstellen lassen.
- Den Plan vor der Ausführung prüfen. Hier erkennst du die falsche Zielgruppe, fehlende Fragen oder einen zu weiten Scope.
- Die Ausführung erst bestätigen, wenn der Plan wirklich zu deiner Absicht passt.
- Die finalen Notizen als erste Orientierung nutzen und danach einen engeren Folge-Recherchelauf für unklare Abschnitte starten.
Dieses Review-Gate ist in der Praxis der größte Unterschied zu normalem Prompting. Wenn der Plan schwach ist, wird die Ausführung meistens ebenfalls schwach sein.
So formulierst du Prompts, damit der Skill gut anspringt
Verwende eine Prompt-Struktur, die Planung leicht macht:
- Topic: worüber recherchiert wird
- Goal: welche Entscheidung oder welches Verständnis gebraucht wird
- Scope: was ein- und ausgeschlossen werden soll
- Audience: Anfänger, Praktiker, Forscher, Führungsebene
- Output: Vergleich, Briefing, Notizen, Empfehlungen
Beispiel:
/research Topic: consistent hashing. Goal: explain it well enough to choose whether to use it in a distributed cache design. Scope: core mechanism, failure cases, virtual nodes, operational tradeoffs; exclude heavy math proofs. Audience: senior engineers. Output: decision-oriented research notes.
FAQ zum research skill
Ist das für Recherche besser als ein normaler Prompt?
In der Regel ja, wenn das Thema breit, mehrdeutig oder stark entscheidungsorientiert ist. Ein normaler Prompt vermischt häufig Planung, Annahmen und Antworterzeugung in einem einzigen Durchlauf. Der research skill erzwingt zuerst einen expliziten Plan. Das verbessert die Eingrenzung und macht das Endergebnis vertrauenswürdiger.
Wann sollte ich den research skill nicht verwenden?
Überspringe ihn bei schnellen Fakten, einfachen Definitionen oder Aufgaben, bei denen du die genaue Teilfrage bereits kennst. Wenn du keinen Review-Schritt brauchst, kann der Zwei-Phasen-Flow unnötiger Overhead sein. Auch dann passt er schlechter, wenn dein Agent-System Subagents nicht zuverlässig koordinieren kann.
Ist er für Einsteiger geeignet?
Ja, aber nur dann, wenn Einsteiger ihr Ziel beschreiben können und nicht nur das Thema. „Teach me Kubernetes“ ist zu breit. „Help me understand Kubernetes enough to deploy one internal service and avoid common architecture mistakes“ ist deutlich besser. Der Skill hilft bei der Struktur, ersetzt aber kein gutes Scoping.
Passt er zu Academic-Research-Workflows?
Er kann research for Academic Research in der Phase der Fragestellung und Synthese unterstützen, besonders beim Erfassen von Terminologie, Debatten und Teilthemen. Du solltest ihn aber nicht als Ersatz für formale Literaturrecherche, Quellenprüfung, Zitationsmanagement oder fachspezifische Evidenzstandards behandeln — es sei denn, dein übergeordnetes System ergänzt genau diese Schritte.
So verbesserst du den research skill
Den Plan verbessern, bevor du die Ausführung freigibst
Die größte Hebelwirkung liegt darin, den Plan zu kritisieren — nicht nur die finalen Notizen. Prüfe, ob der Plan:
- die eigentliche Entscheidung beantwortet, die dir wichtig ist
- Hintergrundwissen von handlungsrelevanten Fragen trennt
- nicht zu breit angelegt ist
- deine Zielgruppe und Rahmenbedingungen berücksichtigt
Wenn der Plan generisch wirkt, fordere vor der Ausführung engere Perspektiven an.
Mit stärkeren Eingaben bessere research-Ergebnisse bekommen
Der research skill arbeitet besser, wenn du Entscheidungskontext mitlieferst. Hilfreiche Details sind:
- was du bereits weißt
- was dich konkret verwirrt
- welches Ergebnis du als Nächstes brauchst
- was für dich „gut genug“ bedeutet
Zum Beispiel ist „compare approaches“ schwächer als „compare approaches for maintainability, migration risk, and operational complexity in a small team.“
Typische Fehlermuster im Blick behalten
Häufige Probleme sind zu breite Themen, eine unklare Zielgruppe und Anfragen im Stil von „survey everything“. Ein weiteres Fehlermuster ist die Annahme, der Skill werde deinen Projektkontext schon korrekt erschließen. Wenn das Thema mit einer aktiven Codebase, einer Architektur oder einem Studienkontext zusammenhängt, sag das ausdrücklich dazu. Die Struktur des Skills hilft, kann fehlende Absicht aber nicht ausgleichen.
Nach dem ersten Durchlauf iterieren
Behandle den ersten Lauf als Kartierung des Themas. Starte danach einen zweiten research guide-Zyklus für die Teile, die wirklich entscheidend sind: ein umstrittener Trade-off, ein schwieriges Konzept oder ein Entscheidungszweig. Enge, aufeinanderfolgende Recherchelaufs liefern meist bessere Ergebnisse als eine einzige riesige Anfrage. Genau so wird dieser research skill zu einem verlässlichen Workflow statt zu einem einmaligen Prompt.