deep-researchlisted

# deep-research — многоисточниковый разбор субагентами **Статус:** beta (боевого прогона не было) · **Версия:** 1.1.0 · **Обновлён:** 2026-08-05 · **Роль:** оркестратор прогона (субагенты получают выжимку `references/subagent-brief.md` и сам скилл не читают) Скилл про **оркестровку**, а не про метод. Метод и законы достоверности живут в `sci-search`: citation-green, разметка ✅/📗/⚠️, приоритет источников, лестница транспорта, карта доступности баз — оттуда, и здесь не переписываются. Здесь — как развернуть эти законы на десяток параллельных агентов и собрать результат, не потеряв провенанс. Задача скилла — превратить вопрос, на который в одиночку уходит день чтения, в управляемый прогон: разложить, разослать, собрать, добрать пробелы, проверить находки чужими руками, выдать отчёт, где у каждого утверждения виден уровень проверки. ## Когда использовать - Обзор состояния области: «что вообще есть по теме», «кто это уже решил». - Проверка «не изобретаем ли велосипед» перед постройкой своего инструмента. - Сравнение решений/подходов/приборов по нескольким осям сразу. - Сбор фактуры под статью или концепцию, когда источников заведомо больше десятка. - Разбор чужого утверждения, которое опирается на много источников сразу. ## Когда НЕ использовать - **Один факт, одно число, одна ссылка** → `sci-search` напрямую. Фан-аут ради единственного значения — трата токенов и лишний слой пересказа между источником и ответом. - Поиск по своему коду/репозиторию → `Grep`/`Glob`. - Ауд