Ein High-Fidelity-Forschungsagent, der parallele Subagenten orchestriert, um tiefgehende strategische Intelligenz und quellübergreifende Validierung durchzuführen.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install deep-research-surf
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, deep-research-surf über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
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Was ist Deep Research (Surf)?
Die Deep Research (Surf) Skill ist eine hochentwickelte Intelligence-Engine, die über einfache Suchanfragen hinausgeht. Sie nutzt die Surf MCP-Suite, um umfassende, mehrschichtige Untersuchungen auf verschiedenen Plattformen wie GitHub, Reddit, Twitter und YouTube durchzuführen. Durch den Einsatz paralleler Subagenten wird sichergestellt, dass jedes Thema gleichzeitig aus breiten, technischen und konträren Perspektiven analysiert wird.
Diese Skill wurde für Experten entwickelt, die Synthese statt einfacher Zusammenfassung benötigen. Sie konzentriert sich auf evidenzreiche Erkenntnisse, quellübergreifende Validierung und die Identifizierung orthogonaler Erkenntnisse – jene verborgenen Schätze, die bei einfachen Suchvorgängen oft übersehen werden. Sie verwandelt rohe Webdaten in handlungsorientierte strategische Berichte mit Fokus auf technische Genauigkeit und kausale Zusammenhänge.
Deep Research (Surf) Anwendungsfälle
- Wettbewerbsanalyse zur Identifizierung von Marktlücken und Wettbewerbsstrategien.
- Technische Deep Dives in Architekturmuster, Engineering-Designs und Repository-Audits.
- Strategische Informationsbeschaffung für Entscheidungsfindungen auf Führungsebene und Produktplanung.
- Sentiment-Analyse und Extraktion von Community-Feedback aus Reddit, X und spezialisierten Foren.
- Trendprognosen und Suche nach Neuheiten zur Identifizierung aufstrebender Signale und konträrer Ansichten in bestimmten Branchen.
So funktioniert Deep Research (Surf)
- Themenbewertung: Der Agent formuliert die Anfrage neu, um Klarheit zu gewährleisten, und plant, welche Surf-Primitiven (web, GitHub, Reddit usw.) am relevantesten sind.
- Multi-Perspektiven-Entdeckung: Drei parallele Subagenten werden gestartet, um breite Übersichten, vielfältige technische/Nutzer-Perspektiven und aufstrebende Trends zu sammeln.
- Quellenauswahl & Deep Dive: Basierend auf den Entdeckungsergebnissen identifiziert der Agent Quellen mit hoher Signalstärke für eine vollständige Inhaltsextraktion mittels spezialisierter Crawl-Tools.
- Abdeckungsvalidierung: Eine Gap-Detection-Checkliste wird ausgeführt, um sicherzustellen, dass Metriken, Führungsansichten und technische Details vorhanden sind.
- Quellübergreifende Analyse: Der Agent trianguliert Behauptungen aus unabhängigen Quellen, erkennt Widersprüche und extrahiert einzigartige Erkenntnisse.
- Synthese & Berichterstattung: Ein strukturierter Markdown-Bericht wird erstellt, der die wichtigsten Ergebnisse, strategischen Empfehlungen und annotierten Quellen hervorhebt.
Deep Research (Surf) Einrichtung
Um diese Skill in Ihrer Umgebung zu aktivieren, stellen Sie sicher, dass die Surf MCP-Tools konfiguriert sind, und rufen Sie die Skill dann über die Openclaw Skills-Befehlsstruktur auf:
# Starten Sie eine Deep-Research-Sitzung über das CLI
/deep-research-surf [Ihr Thema hier]
Stellen Sie sicher, dass Ihr Agent die Berechtigung hat, Hintergrundaufgaben für die parallele Subagenten-Ausführungsphase zu starten.
Deep Research (Surf) Datenschema & Taxonomie
Die Skill organisiert Forschungsdaten vor der finalen Synthese in einem hierarchischen Korpus:
| Datenschicht | Inhaltstyp | Verfolgte Metadaten |
|---|---|---|
| Entdeckungskorpus | Breite Themen und initiale URLs | Quellenzuverlässigkeit und Relevanz-Scores |
| Deep Dive Extraktion | Volltext, Transkripte und READMEs | Zeitstempel, Autoren-Glaubwürdigkeit und Zitate |
| Validierungsmatrix | Querverwiesene Fakten und Metriken | Vertrauensniveaus und Quellenanzahl |
| Finale Synthese | Themenbezogene Einblicke und strategische Beratung | Klickbare Markdown-Links und Annotationen |
Deep Research (Surf) Erweiterte Funktionen
- Parallele Subagenten-Orchestrierung: Führt gleichzeitig mehrere Allzweck-Agenten aus, um die Forschungslatenz zu verringern.
- Context Budget Engineering: Passt Kontextfenster automatisch an, je nachdem, ob ein breites Scannen oder eine tiefe Inhaltsextraktion durchgeführt wird.
- Novelty-Seeking-Algorithmus: Explizit darauf programmiert, konträre Meinungen und weniger bekannte Strategien zu finden, um Echokammern zu vermeiden.
- Plattformübergreifende Primitive: Native Unterstützung für das Extrahieren von YouTube-Untertiteln, GitHub-Commit-Historien und Social-Media-Threads für eine 360-Grad-Ansicht.
SKILL.md
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