firecrawl-deep-research

Запустить многопоточное глубокое исследование с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователь просит исследовать тему, сравнить точки зрения, подготовить обзор с источниками, изучить технический или рыночный вопрос или обобщить веб-данные из множества источников.

npx skills add https://github.com/firecrawl/firecrawl-workflows --skill firecrawl-deep-research

Firecrawl Deep Research

Use this only for report-scale research: a rigorous, cited synthesis the user explicitly wants delivered as a formal written report. If the request is a product pick, a top-N list, a quick lookup, or anything answerable with a short search, stop; do not use this skill, let the request be handled the standard way.

Onboarding Interview

Infer the topic and output format from context. Before starting, unless already specified, always ask one short question to define the scope:

"How long do you want this research task to run?"

Map the answer to a depth tier in the Collection Plan below:

  • A few minutes → Quick
  • ~10-15 minutes → Thorough
  • Longer / no limit → Exhaustive

If the topic itself is unclear, you may ask at most 1-2 additional concise questions (topic, or a critical angle/source constraint). Otherwise proceed once the runtime is set.

Firecrawl Collection Plan

Use Firecrawl search and scrape through the CLI or equivalent tool surface. Match depth to the runtime the user chose during onboarding.

  • Quick (~a few minutes): search 3-5 queries and scrape 5-10 high-quality sources.
  • Thorough (~10-15 minutes): search 5-10 queries from different angles and scrape 15-25 sources.
  • Exhaustive (longer): search 10+ queries and scrape 25+ sources, including primary sources, research papers, expert views, and contrarian sources.

Avoid re-scraping URLs already returned with full content from a search-with-scrape result.

Parallel Work

If appropriate, use sub-agents or equivalent parallel task runners by research angle:

  • overview and definitions
  • technical or implementation details
  • market and industry context
  • contrarian views, risks, and limitations
  • primary sources and official docs

Each researcher should return claims, source URLs, source quality notes, and uncertainty.

Final Deliverable

Default structure:

# Deep Research: [Topic]

## Executive Summary
[2-3 paragraphs]

## Key Findings
[Numbered findings with source links]

## Detailed Analysis
[Themes, evidence, and synthesis]

## Contrarian Views And Risks
[Counterarguments, limitations, failure modes]

## Open Questions
[What remains uncertain]

## Sources
[Every URL used with a one-line note]

## Rerun Inputs
workflow: firecrawl-deep-research
topic: [topic]
depth: [quick/thorough/exhaustive]
output: [markdown/json/brief]

Quality Bar

  • Cite sources for factual claims.
  • Prefer primary sources when available.
  • Flag uncertainty and conflicting evidence.
  • Synthesize instead of listing scrape summaries.

Больше skills от firecrawl

oracle
firecrawl
Лучшие практики использования oracle CLI (объединение подсказок и файлов, движки, сессии и шаблоны прикрепления файлов).
official
firecrawl-demo-walkthrough
firecrawl
Проведите обзор ключевых потоков продукта с помощью браузера Firecrawl и создайте структурированное описание UX/продукта. Используйте для регистрации, онбординга, ценообразования, документации, панели управления, подготовки демонстрации продукта, анализа UX и анализа первого опыта использования.
browser-automationofficialresearch
sag
firecrawl
ElevenLabs преобразование текста в речь с пользовательским интерфейсом в стиле mac say.
official
pinecone
firecrawl
Управляемая векторная база данных для производственных AI-приложений. Полностью управляемая, с автоматическим масштабированием, гибридным поиском (плотный + разреженный), фильтрацией по метаданным и пространствами имён.
official
sentence-transformers
firecrawl
Фреймворк для современных эмбеддингов предложений, текстов и изображений. Предоставляет более 5000 предварительно обученных моделей для семантического сходства, кластеризации и поиска.…
official
model-merging
firecrawl
Объединение нескольких дообученных моделей с помощью mergekit для комбинирования возможностей без повторного обучения. Используйте при создании специализированных моделей путем смешивания доменно-специфичных…
official
deepspeed
firecrawl
Экспертное руководство по распределенному обучению с DeepSpeed — этапы оптимизации ZeRO, конвейерный параллелизм, FP16/BF16/FP8, 1-битный Adam, разреженное внимание
official
discord
firecrawl
Операции Discord через инструмент сообщений (канал=discord).
official