# Github Deep Research

> Investigación multi-ronda sobre cualquier repositorio de GitHub. Se activa con URLs de repos o proyectos open source y produce informes Markdown con resúmenes ejecutivos, cronologías, métricas y diagramas Mermaid.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/github-deep-research
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/github-deep-research.md

Repositorio: https://github.com/bytedance/deer-flow
Autor: bytedance
Licencia: MIT
Actualizado: hace 5 meses
Coste de contexto: 93 tok instalada, 1.3k tok al activarse, 5k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 3 archivos, 20 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add bytedance/deer-flow --skill github-deep-research --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add bytedance/deer-flow --skill github-deep-research --agent cursor
# Codex
npx -y skills add bytedance/deer-flow --skill github-deep-research --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add bytedance/deer-flow --skill github-deep-research --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add bytedance/deer-flow --skill github-deep-research --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add bytedance/deer-flow --skill github-deep-research --agent cline
```

## Qué hace

- Investiga en profundidad un repositorio de GitHub combinando la API de GitHub, búsqueda web y web_fetch en 4 rondas (API, descubrimiento, investigación, deep dive).
- Analiza el historial de commits, issues, PRs y contribuidores para reconstruir una cronología de eventos.
- Genera un informe Markdown estructurado con resumen ejecutivo, cronología, métricas, comparaciones y diagramas Mermaid.
- Asigna un nivel de confianza (alto/medio/bajo) a cada hallazgo según la calidad de la fuente.

## Cuándo usarla

- El usuario pide un análisis exhaustivo, reconstrucción de cronología o análisis competitivo de un repositorio de GitHub.
- Comparte una URL de un repositorio de GitHub o proyecto open source y pide una investigación en profundidad.

## Qué la activa

- "Haz una investigación profunda del repositorio facebook/react"
- "Reconstruye la cronología de este proyecto open source en GitHub"
- "Analiza a fondo este repo y compáralo con sus alternativas"

## Antes de instalar

- Necesita acceso al script `scripts/github_api.py` y a herramientas de web_search/web_fetch.
- Necesita en el PATH: python
- Variables de entorno: GITHUB_TOKEN
- makes network requests
- needs API credentials

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB
- assets/report_template.md — 3 KB
- scripts/github_api.py — 11 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde bytedance/deer-flow bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# GitHub Deep Research Skill

Multi-round research combining GitHub API, web_search, web_fetch to produce comprehensive markdown reports.

## Research Workflow

- Round 1: GitHub API
- Round 2: Discovery
- Round 3: Deep Investigation
- Round 4: Deep Dive

## Core Methodology

### Query Strategy

**Broad to Narrow**: Start with GitHub API, then general queries, refine based on findings.

```
Round 1: GitHub API
Round 2: "{topic} overview"
Round 3: "{topic} architecture", "{topic} vs alternatives"
Round 4: "{topic} issues", "{topic} roadmap", "site:github.com {topic}"
```

**Source Prioritization**:
1. Official docs/repos (highest weight)
2. Technical blogs (Medium, Dev.to)
3. News articles (verified outlets)
4. Community discussions (Reddit, HN)
5. Social media (lowest weight, for sentiment)

### Research Rounds

**Round 1 - GitHub API**
Directly execute `scripts/github_api.py` without `read_file()`:
```bash
python /path/to/skill/scripts/github_api.py <owner> <repo> summary
python /path/to/skill/scripts/github_api.py <owner> <repo> readme
python /path/to/skill/scripts/github_api.py <owner> <repo> tree
```

**Available commands (the last argument of `github_api.py`):**
- summary
- info
- readme
- tree
- languages
- contributors
- commits
- issues
- prs
- releases

**Round 2 - Discovery (3-5 web_search)**
- Get overview and identify key terms
- Find official website/repo
- Identify main players/competitors

**Round 3 - Deep Investigation (5-10 web_search + web_fetch)**
- Technical architecture details
- Timeline of key events
- Community sentiment
- Use web_fetch on valuable URLs for full content

**Round 4 - Deep Dive**
- Analyze commit history for timeline
- Review issues/PRs for feature evolution
- Check contributor activity

## Report Structure

Follow template in `assets/report_template.md`:

1. **Metadata Block** - Date, confidence level, subject
2. **Executive Summary** - 2-3 sentence overview with key metrics
3. **Chronological Timeline** - Phased breakdown with dates
4. **Key Analysis Sections** - Topic-specific deep dives
5. **Metrics & Comparisons** - Tables, growth charts
6. **Strengths & Weaknesses** - Balanced assessment
7. **Sources** - Categorized references
8. **Confidence Assessment** - Claims by confidence level
9. **Methodology** - Research approach used

### Mermaid Diagrams

Include diagrams where helpful:

**Timeline (Gantt)**:
```mermaid
gantt
    title Project Timeline
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section Phase 1
    Development    :2025-01-01, 2025-03-01
    section Phase 2
    Launch         :2025-03-01, 2025-04-01
```

**Architecture (Flowchart)**:
```mermaid
flowchart TD
    A[User] --> B[Coordinator]
    B --> C[Planner]
    C --> D[Research Team]
    D --> E[Reporter]
```

**Comparison (Pie/Bar)**:
```mermaid
pie title Market Share
    "Project A" : 45
    "Project B" : 30
    "Others" : 25
```

## Confidence Scoring

Assign confidence based on source quality:

| Confidence | Criteria |
|------------|----------|
| High (90%+) | Official docs, GitHub data, multiple corroborating sources |
| Medium (70-89%) | Single reliable source, recent articles |
| Low (50-69%) | Social media, unverified claims, outdated info |

## Output

Save report as: `research_{topic}_{YYYYMMDD}.md`

### Formatting Rules

- Chinese content: Use full-width punctuation（，。：；！？）
- Technical terms: Provide Wiki/doc URL on first mention
- Tables: Use for metrics, comparisons
- Code blocks: For technical examples
- Mermaid: For architecture, timelines, flows

## Best Practices

1. **Start with official sources** - Repo, docs, company blog
2. **Verify dates from commits/PRs** - More reliable than articles
3. **Triangulate claims** - 2+ independent sources
4. **Note conflicting info** - Don't hide contradictions
5. **Distinguish fact vs opinion** - Label speculation clearly
6. **CRITICAL: Always include inline citations** - Use `[citation:Title](URL)` format immediately after each claim from external sources
7. **Extract URLs from search results** - web_search returns {title, url, snippet} - always use the URL field
8. **Update as you go** - Don't wait until end to synthesize

### Citation Examples

**Good - With inline citations:**
```markdown
The project gained 10,000 stars within 3 months of launch [citation:GitHub Stats](https://github.com/owner/repo).
The architecture uses LangGraph for workflow orchestration [citation:LangGraph Docs](https://langchain.com/langgraph).
```

**Bad - Without citations:**
```markdown
The project gained 10,000 stars within 3 months of launch.
The architecture uses LangGraph for workflow orchestration.
```

## Dónde encaja

- Categoría: [Investigación](https://skillsagentes.com/categorias/investigacion.md) — Investigación estructurada, búsqueda de fuentes y síntesis.
- Creador: [bytedance](https://skillsagentes.com/creators/bytedance.md) — 27 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Engineer System Change](https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/engineer-system-change.md): Evalúa y ejecuta cambios de sistema no triviales desde primeros principios: RFCs, features, refactors, migraciones o nuevas APIs, exigiendo consumidores concretos, la solución mínima suficiente y evidencia proporcional al riesgo.
- [Skill Reviewer](https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/skill-reviewer.md): Revisa paquetes de skills de DeerFlow: preparación para publicar, triggers, límites de seguridad, recursos y evidencia. Úsala cuando pidan auditar, calificar o validar para producción una skill.
- [Smoke Test](https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/smoke-test.md): Skill de smoke test de extremo a extremo para DeerFlow: actualiza el código, despliega en local o Docker, verifica disponibilidad de servicios, hace health check y genera el reporte final.
- [Skill Creator](https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/skill-creator.md): Crea skills nuevas, modifica y mejora skills existentes, y mide su rendimiento. Úsala para crear una skill, editarla, correr evals, hacer benchmark con análisis de varianza, u optimizar su descripción.
- [Deerflow Maintainer Orchestrator](https://skillsagentes.com/skills/bytedance/deer-flow/deerflow-maintainer-orchestrator.md): Manejo de issues y PRs de GitHub solo por comentarios para mantenedores de DeerFlow: resuelve alcance con gh, analiza, publica o redacta comentarios de issues y revisiones de PR, y compara PRs en competencia.

---

Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)