gemini-deep-research
Über
Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude, umfassende Webrecherchen mit Gemini Deep Research durchzuführen, die bis zu 20 Minuten für die Analyse mehrerer Quellen aufwendet, um detaillierte Berichte zu erstellen. Sie ist ideal für Entwickler, die tiefgehende Analysen zu komplexen Themen direkt in ihrem Arbeitsablauf benötigen. Für die Einrichtung muss ein Google-Konto über Umgebungsvariablen zur Authentifizierung konfiguriert werden.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/gemini-deep-researchKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the gemini-deep-research skill?
gemini-deep-research is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform gemini-deep-research-related tasks without extra prompting.
How do I install gemini-deep-research?
Use the install commands on this page: add gemini-deep-research to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does gemini-deep-research belong to?
gemini-deep-research is in the ai category, tagged ai.
Is gemini-deep-research free to use?
Yes. gemini-deep-research is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Fähigkeit optimiert die Auswahl von KI-Modellen, indem sie Kontingentstände ausliest und die beste Verteilung von Claude, Codex und Gemini für jede Aufgabe empfiehlt. Sie bietet kontingentbewusstes Routing und Anzeigen des verfügbaren Spielraums, was sie ideal für Arbeitssitzungen mit mehreren wartenden Elementen oder bei sich nähernden Kontingentgrenzen macht. Entwickler sollten sie vor Sitzbeginn mit drei oder mehr Arbeitselementen oder wenn die Claude-Kontingente unter 50 % Restvolumen fallen, einsetzen.
Diese Fähigkeit bietet automatisierte Modellauswahlberatung für Claude Code basierend auf Aufgabenkomplexität, Kosten und Latenzanforderungen. Sie stellt einen Entscheidungsbaum und eine Kurzreferenztabelle bereit, um Entwicklern bei der effizienten Auswahl zwischen Opus-, Sonnet- und Haiku-Modellen zu helfen. Nutzen Sie sie bei neuen Aufgaben, um Leistung und Ressourcennutzung zu optimieren.
Diese Fähigkeit zeigt die verbleibenden API-Kontingentprozentsätze verschiedener KI-Anbieter in einer formatierten Tabelle mit farbcodierten Statusindikatoren an. Sie hilft Entwicklern, das am besten geeignete Modell basierend auf Verfügbarkeit und empfohlenen Anwendungsfällen auszuwählen. Die Ausgabe enthält Informationen zur Cache-Aktualität und visuelle Status-Schwellenwerte für eine schnelle Kontingentbewertung.
Diese Fähigkeit bietet standardmäßige KI-Modell-Routinglogik für verschiedene Codierungsaufgabenkomplexitäten, unabhängig von Quotenbeschränkungen. Sie ordnet einfache Aufgaben Codex zu, Standardaufgaben Claude Sonnet und komplexe Architekturaufgaben Claude Opus, mit spezifizierten Fallback-Optionen. Entwickler sollten dies als Grundkonfiguration zur Optimierung der KI-Agenten-Nutzung in ihren Codierungs-Workflows verwenden.