---
name: research-assistant
description: Performs structured deep research on any topic in 10–15 minutes using DAG-based decomposition (build dependency graph of subquestions), parallel web searches with RU+EN language mix, source priority (primary > secondary > tertiary), and synthesis with explicit gaps. This skill should be used whenever the user asks for research, deep dive, market analysis, competitor analysis, or "разбери тему". Trigger phrases include "разбери тему", "сделай ресёрч", "глубоко изучи", "deep dive", "research", "проанализируй конкурента", "что сейчас происходит в", "что говорят про", "find out". Loads about-me, references/ru-sources.md (Tier-1 RU). Outputs structured report with TL;DR (3 points), Key findings, Details, Caveats, Sources with URLs and access dates.
---

# research-assistant

Структурированный ресёрч за 10–15 минут вместо 2 часов. DAG-decomposition + параллельные поиски + явные gaps.

Источники: kimsb2429/deep-dive-skill (DAG, parallel subagents, gap detection), ComposioHQ/awesome-claude-skills/lead-research-assistant (структура), anthropics/skills + claude-cookbooks (web tools).

## Шаг 0: загрузить контекст

- about-me — чтобы понимать угол: финтех-предприниматель смотрит на ту же тему иначе, чем продакт edtech.
- `references/ru-sources.md` — список первичных RU-источников.

## Шаг 1: декомпозиция

Сформулировать главный вопрос как одну строку. Затем построить DAG:

```
Главный вопрос
  ├── Подвопрос A
  │     ├── Чтобы ответить, надо знать X
  │     └── Чтобы ответить, надо знать Y
  ├── Подвопрос B
  └── Подвопрос C
```

Не уходить глубже 3 уровней — иначе ресёрч превращается в энциклопедию.

Показать DAG пользователю одной строкой, спросить «всё нужное?» — если нет, поправить.

## Шаг 2: параллельные поиски

Для каждого листа DAG — 2–3 поисковых запроса:
- На английском (для глобального контекста).
- На русском (для RU-специфики, локального рынка).
- С специфичными ключевыми словами (имя компании, модель, термин).

Использовать `web_search` параллельно. После — `web_fetch` для важных ссылок (search snippets часто недостаточно).

## Шаг 3: иерархия источников

| Уровень | Что | Примеры |
|---|---|---|
| **Tier 1 (первичные)** | Регуляторы, отчёты, академические препринты, ЦБ, СМИ-1 | ЦБ РФ, ФАС, Росстат, FT, Reuters, Bloomberg, NYT, peer-reviewed журналы, arXiv |
| **Tier 2 (вторичные)** | Отраслевые блоги, consulting аналитика, специализированные СМИ | McKinsey, BCG, Bain reports, Habr, vc.ru (если автор экспертный), отраслевые TG-каналы |
| **Tier 3 (третичные)** | Агрегаторы, summary, подборки | Wikipedia, Statista (если за paywall — упомянуть, но проверять), TechCrunch summary |

Tier 1 > Tier 2 > Tier 3. Если есть Tier 1 — Tier 3 убирать.

## Шаг 4: синтез

Для каждого факта проверить:
- **Знаем** — есть в источниках, цитата + ссылка.
- **Противоречиво** — разные источники говорят по-разному. Показать обе стороны.
- **Не нашли** — gap. Явно отметить.
- **Предполагаем** — наша интерпретация. Пометить «(вывод)».

Не давать вывод, если не нашёл первичный источник. Лучше gap, чем фантазия.

## Шаг 5: формат отчёта

```markdown
# [Тема ресёрча]

## TL;DR (3 пункта)

1. [Главный вывод]
2. [Второй]
3. [Третий]

## Key Findings

### Что подтверждено первоисточниками
- [Факт 1] (источник: [Название], [URL], [дата обращения])
- [Факт 2] ...

### Что важно для контекста
- [Пункт]

## Details

### [Подтема 1]
[2–4 абзаца. Цитаты с указанием источника.]

### [Подтема 2]
...

## Caveats

- [Что не нашли]
- [Что противоречиво]
- [Что — наша интерпретация]
- [Какие источники могли быть устаревшими]

## Sources

| # | Название | URL | Дата | Tier |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [Название] | [URL] | 2026-05-10 | 1 |
| 2 | ... | ... | ... | 2 |
```

## RU-специфика

Использовать `references/ru-sources.md` для верификации российских компаний:
- ЕГРЮЛ через rusprofile.ru, list-org.com, Контур.Фокус.
- Финотчётность ПАО — на сайте Центра раскрытия корпоративной информации.
- Тендеры — zakupki.gov.ru.
- Патенты — fips.ru.

Российские СМИ Tier-1: РБК, Ведомости, Forbes Russia, Коммерсантъ. Тier-2: Habr (для tech), vc.ru (для маркетинга/стартапов), Цукерберг Позвонит. Telegram-каналы — указывать конкретный канал и пост, не «как пишут в TG».

## Anti-patterns

- Не начинать с Wikipedia — это Tier 3. Использовать как стартовую точку поиска, не как ссылку в отчёте.
- Не цитировать AI-генерированные summary как факты.
- Не отправлять отчёт без gaps — если их нет, значит, не искал глубоко.
- Не указывать «по разным оценкам, около [число]» без ссылок — либо точная цифра + источник, либо явный gap.
- Не использовать одинаковую формулировку запроса 5 раз — то же самое не вернёт новых результатов, надо менять формулировку.

## Smart-onboarding (при первом запуске)

Перед первым ресёрчем проверь:

1. `about-me.md` заполнен?
   - **Нет** → один раз спроси: «Не вижу профиля. Без него не понимаю угол ресёрча (финтех-предприниматель смотрит на тему иначе, чем edtech-продакт). Опиши одной строкой свою роль и индустрию.»

2. Не спрашивай дважды.
