From deepresearch
知识合成器 - 将多源研究发现整合为结构化报告，支持8种输出格式（学术/技术/摘要等），适用于研究总结、报告生成、知识归纳场景
npx claudepluginhub lazygophers/ccplugin --plugin deepresearchThis skill uses the workspace's default tool permissions.
整合来自多个来源和角度的研究发现，生成结构化、有深度的综合报告。
Guides Next.js Cache Components and Partial Prerendering (PPR) with cacheComponents enabled. Implements 'use cache', cacheLife(), cacheTag(), revalidateTag(), static/dynamic optimization, and cache debugging.
Migrates code, prompts, and API calls from Claude Sonnet 4.0/4.5 or Opus 4.1 to Opus 4.5, updating model strings on Anthropic, AWS, GCP, Azure platforms.
Automates semantic versioning and release workflow for Claude Code plugins: bumps versions in package.json, marketplace.json, plugin.json; verifies builds; creates git tags, GitHub releases, changelogs.
整合来自多个来源和角度的研究发现，生成结构化、有深度的综合报告。
研究任务的最终阶段（必需），将所有发现整合为最终报告。
受众：高层决策者、管理层 长度：1-2页 重点：关键发现、行动建议、风险评估 用途：快速汇报、决策支持
受众：技术专家、工程师 长度：5-15页 重点：深度分析、技术细节、代码示例 用途：技术评审、实施参考
受众：研究人员、学者 长度：8-20页 重点：理论分析、文献综述、方法论 用途：学术研究、理论探讨
受众：团队成员、项目组 长度：10-20页PPT 重点：可视化图表、要点总结 用途：会议分享、团队汇报
受众：普通读者、技术社区 长度：1500-3000字 重点：通俗易懂、实用性强 用途：知识分享、技术传播
受众：决策者、选型团队 长度：1-2页 重点：多维度对比、评分矩阵 用途：方案对比、快速决策
受众：审计员、质量团队 长度：2-5页 重点：逐项检查、合格/不合格 用途：质量检查、合规审计
受众：AI系统、API调用 长度：可变 重点：结构化数据、机器可读 用途：API文档、项目概览
收集所有检索和分析结果：
识别核心主题和关键发现：
根据输出格式组织内容：
标注所有来源：
最终验证：
# 生成技术报告
report = synthesize(
findings=all_findings,
format="technical-report",
audience="engineers",
length="detailed"
)