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
Best practices for using the oracle CLI (prompt + file bundling, engines, sessions, and file attachment patterns).
official
firecrawl-monitor
firecrawl
Обнаруживайте изменения содержимого на веб-сайте и получайте уведомления через вебхук или электронную почту — без cron-задач, парсеров или скриптов сравнения. Используйте этот навык, когда пользователь хочет отслеживать изменения на странице, следить за ценами конкурентов, получать оповещения о новых вакансиях или записях в блоге, мониторить страницы документации/списка изменений/статуса, или говорит «отслеживать», «наблюдать», «мониторить», «уведомить меня, когда», «сообщить, когда X изменится», «напомнить мне, если», «отправить письмо, когда» или «отправить вебхук, когда». Встроенный AI-судья отфильтровывает форматирование, временные метки и...
officialweb-scrapingresearch
firecrawl-research-papers
firecrawl
Находить и обобщать исследовательские статьи, технические отчёты, PDF-документы и академические источники с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователю нужен литературный обзор, краткое содержание статьи, обзор исследований или обобщение с источниками из PDF и научных/отраслевых публикаций.
officialresearchweb-scraping
firecrawl-market-research
firecrawl
Извлекайте рыночные, финансовые, показатели прибыли, отраслевые и корпоративные метрики с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователь запрашивает маркетинговые исследования, отраслевые тренды, данные публичных компаний, финансовые сравнения, анализ прибыли или структурированные рыночные отчеты.
officialresearchweb-scraping
firecrawl-website-design-clone
firecrawl
Извлеките дизайн-систему любого веб-сайта в файл DESIGN.md, готовый для агентов, используя данные скрапинга Firecrawl. Используйте, когда пользователю нужны цвета, шрифты, отступы, компоненты, шаблоны макетов или рекомендации по бренду/UI с веб-сайта, чтобы AI-агенты могли создавать новые сайты, клонировать внешний вид или строить страницы, вдохновлённые этим дизайном.
officialdesignweb-scraping
firecrawl-knowledge-base
firecrawl
Создайте базу знаний из веб-контента с помощью Firecrawl. Используйте для локальной справочной документации, чанков, готовых для RAG, наборов данных для тонкой настройки, зеркал документации, тематических корпусов или размеченного в формате Markdown, готового для LLM, организованного из веб-источников.
officialweb-scrapingresearch
firecrawl-lead-research
firecrawl
Создавайте краткие разведывательные сводки о лидах перед встречами с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователю нужно исследование компании, исследование человека, последние новости, темы для обсуждения, болевые точки или подготовка к обращению перед продажным звонком, встречей о партнерстве, разговором с инвестором или интервью с клиентом.
officialresearchweb-scraping
firecrawl-dashboard-reporting
firecrawl
Извлекайте метрики из аналитических панелей и внутренних веб-инструментов с помощью браузера Firecrawl. Используйте, когда пользователю нужна отчетность по панелям, сводки метрик с разных платформ, извлечение аналитики с аутентификацией, отчеты за период или структурированные метрики из веб-панелей.
officialbrowser-automationdata-analysis