Deepdive logo

Deepdive

Community
Socialpranker
deepdive

Meta-research под вопрос или решение: веб-поиск, источники, Q&A отчёт с цитатами по файлам для повторного использования. Использовать для деск-ресёрча, валидации гипотезы, «как устроен X». Триггеры: «deepdive», «сделай ресёрч», «исследуй», «копни глубоко», «ресёрчни».

Overview

PublisherSocialpranker
Repositorydeepdive
Skill namedeepdive
Stars
373
Forks
3
Bundled files
237
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 237 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by Socialpranker on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Deepdive AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Socialpranker/deepdive/tree/main
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Socialpranker/deepdive.git \
  .claude/skills/deepdive
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Deepdive in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Deepdive on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Deepdive is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Deepdive — meta-research с дисциплиной

Многошаговое исследование под вопрос или решение. Источник = файл, отчёт как Q&A, тезисы атомарны и пере-используемы.

Когда применять

Прямая просьба о ресёрче; сравнение N институций/продуктов/методологий/рынков; материал под стратегию, доклад, статью; проверка гипотезы внешними данными; «как устроен X», «карта области Y».

НЕ применять: быстрая фактоверка → отвечай напрямую · N конкурентов по фиксированной матрице → competitive-teardown · Anthropic SDK / Claude API → claude-api · брейншторм без данных → brainstorming/grill-me · ответ уже в проекте → сначала grep.

Глубина — по теме, жёсткого дефолта нет

РежимИсточниковСуб-агентовКогда
shallow5–70первичная навигация, тема знакома, low-stakes
medium12–182–3нетривиальная тема, среднее решение
deep25–35+4–5high-stakes решение, стратегия

Объяви режим в начале с обоснованием. После Genre+Plan объяви model routing одной строкой (фазы по моделям + estimated cost + как перебить: «всё на opus» / «cheap mode»). Детали — model_routing.md.

Перед стартом — discover existing

До reframing (опционально — нет файлов, иди дальше): определи целевую папку → есть — перечисли содержимое, похожий slug ⇒ спроси «это update?» → прочитай CLAUDE.md/CLAUDE.local.md и memory/MEMORY.md, учти в reframing. Цель: не дублировать сделанное.

Плюс кросс-прогонная вики — python scripts/wiki_query.py --topic "<вопрос>": прошлые утверждения, уже оценённые источники (credibility не пересчитывать), открытые противоречия между прогонами. Непогашенное противоречие идёт в plan.md исследовательским вопросом. См. wiki.md.

Куда сохранять (не хардкодь): (1) research-папка из CLAUDE.md или существующая research/ · 06_Деск-ресёрч/ · docs/research/ · notes/research/; (2) иначе по типу проекта — манифест (pyproject.toml/package.json/Cargo.toml/go.mod) → research/, только документы → 06_Деск-ресёрч/; (3) не git-репо или пусто → ~/deepdive/<slug>/. Путь покажи ОДИН раз, дальше пиши молча.

Slug: латиница, цифры, дефисы («Postgres logical replication vs CDC» → postgres-replication-vs-cdc). Неочевиден — покажи в начале фазы 2.

Workflow — 13 фаз (1–8, включая 3.5, 3.7, 5.5, 5.7, 6.5)

Детали фаз — workflow.md, модель на фазу — model_routing.md. Здесь — что фаза обязана оставить после себя.

  1. Reframing [opus/high] — переписать вопрос; Decision Spec (решение глагол+объект+срок / потребитель→его следующий шаг / ≥1 if-then вилка «покажет X → делаю A»; ни одной вилки ⇒ честный даунгрейд в shallow); 2–4 опровергаемые гипотезы; medium/deep — персоны охвата (STORM) и router по типу вопроса. См. question_reframing.md.
  2. Genre & blocks [sonnet/medium] — жанр (qa/explainer/decision/landscape/validation/custom) + набор блоков, подтвердить одной строкой. См. genres.md, blocks/INDEX.md.
  3. Plan [opus/medium] — plan.md по шаблону §0–16 из workflow.md: HEADER → SCOPE → STRUCTURE → EXECUTION → TRACKING. Несущее: acceptance criteria, гипотезы, risk register, subtopic↔blocks mapping (least-to-most для многошаговых вопросов), sourcing strategy §12, opposition queries, stop-criteria. 3.5. Capability Discovery [sonnet/low] (deep — обязательна) — audit env vars, подтемы → доступные API, fallback на awesome-lists. См. capability_discovery.md. 3.7. Plan-review gate [sonnet/low] (shallow — skip) — единственная human-in-the-loop точка ПЕРЕД дорогой Фазой 4: показать сжатый план (вопрос, решение, жанр, гипотезы, каналы, стоп-критерий, routing). deep — ЖДАТЬ явного «Ок»; medium — soft. Плюс скаут-пасс (deep — рекомендуется): 3–4 Explore на haiku ищут непокрытые подвопросы, а не источники; выход — правки plan.md, ноль записей в sources/. См. plan_gate.md.
  4. Поиск [main sonnet/medium; sub-agents: haiku web/api, sonnet academic/long-source] — (4.0) Source Dispatch по матрице → plan.md §12; количественный подвопрос ⇒ primary-канал registry/API. (4.1) medium/deep — general-purpose суб-агенты параллельно, каждому свой диапазон id (s01-s09, s10-s19…) и своя ось поиска, не только подтема; shallow — главный поток. (4.2) Fetch, дедуп с замером overlap_rate; WebFetch вернул тонко (<500 знаков, нет цитаты, блок/paywall) ⇒ сразу fetch_source.py, не по желанию. (4.3) Агент сам пишет sources/NN_slug.md, в главный поток — только index-строки. После раунда 1 — snowball. Loop: goal-check → bounded deviation → circuit breaker (2 раунда без нового ⇒ стоп, остаток в Open Questions). Окно раунда пересобирается, не накапливается (medium/deep): state.md ПЕРЕЗАПИСЫВАЕТСЯ перед каждым раундом (## Known статусами со ссылками · ## Gaps · ## Next, ≤6 КБ), планирование по нему, а не по транскрипту. См. source_dispatch.md, subagents_v2.md.
  5. Claims-ledger + триангуляция [haiku/low] — claims.csv (схема колонок — source_scoring.md). triangulated ⟺ ≥3 источника И ≥2 типа И ≥2 корня (root:) И ≥2 пути (discovery_path:); иначе single-type/single-root/single-path, потолок medium. Без primary — потолок medium; caveat (vendor/self-reported/disputed:sNN) — потолок medium, disputed без арбитра → low. Защита меньшинства: непогашенный dissent от Primary/credibility ≥ 4 ⇒ contested независимо от большинства, обе позиции в отчёт. Gap-волна на не-triangulated, max 2 круга, иначе data-insufficient. См. source_scoring.md. 5.5. Evidence-фильтр: relevance × authority [sonnet/low] (medium/deep — обязательно) — фильтр на ВХОДЕ синтеза. Relevance: пара (claim, source) → Correct/Ambiguous/Incorrect по дословным цитатам → relevant-only цитаты в evidence/CN.md; claim без relevant-источника → data-insufficient или до-поиск. Authority (несущие пары: claim в memo/F1/F9, ИЛИ с числом, ИЛИ источник единственный корень, ИЛИ caveat ≠ -): «вправе ли ЭТОТ источник утверждать ЭТО» → qualified/unqualified-for-this-claim/unknown → .verify/authority.json. unknown — карантин: не единственная опора, не high. См. evidence_filter.md. 5.7. Сверка с вики [sonnet/low] (medium/deep — обязательно) — claims.csv прогона против кросс-прогонной вики, до синтеза: расхождение с прошлым ресёрчем обязано попасть в отчёт, заметить его в Фазе 7 значит заметить поздно. wiki_pair.py build собирает пары и сам закрывает всё, что не требует суждения; остаток идёт в .verify/wiki_pairs.json → вердикт из четырёх (same-claim-agree/same-claim-conflict/different-claim/unknown) → wiki_pair.py record. unknown — карантин, не конфликт. Подтверждённый конфликт = обе позиции в отчёт, потолок medium, без арбитра contested. Срез по MAX_ADJUDICATED называть вслух. Пороги прескрина и правила record — wiki.md.
  6. Синтез + multi-angle red team [red team opus/high для deep, sonnet/high для medium] — outline.md (section | block | claims из plan.md §8/§11 и фактического claims.csv) → собрать <date>_<genre>.md секция за секцией по outline, под каждую только её claim_id и её evidence/CN.md, не весь пул → числа в numbers.csv (verbatim/derived/share; у derived — formula+inputs) → финал «it depends» запрещён (рекомендация однозначная или условная по вилкам) → claim ledger → враждебные роли параллельно как general-purpose: R1 Skeptic, R2 Contrarian, R3 Gap-hunter, R4 Исполнитель, R5 Адвокат меньшинства → триаж severity → ОДИН раунд ремедиации HIGH → memo.md (рекомендация, вилки, 3 числа с [sNN]+as_of, риск, next actions, строка Урезано: — сработавший circuit breaker или даунгрейд вслух; иначе Урезано: —) → финал. Finder ≠ fixer. Гейт: shallow=R1 инлайн, medium=R1+R2+R4 (+R5 при dissent), deep=все пять. См. adversarial_pass.md, synthesis_outline.md, source_scoring.md (numbers.csv). 6.5. Verify [haiku/low] (medium/deep — обязательно) — четыре оси, вердикты в .verify/<ось>.json: liveness (check_citations.py); faithfulness (entailment claim⊨цитата по парам из evidence/CN.md → SUPPORTED/PARTIAL/UNSUPPORTED); qualifier preservation (F1/memo.md/Z12 против строк claims.csv → PRESERVED/BROADENED/SCOPE-DROPPED/UNTRACEABLE); construct provenance (именованные фреймворки/«законы»/термины против evidence/+sources/ → sourced/author-construct/unsourced; unsourced в memo.md/F1/F9 блокирует finish). Чинится отчёт, не ledger. Header F10 несёт все четыре оси плюс строку независимости источников; без него отчёт не «готов». См. runtime_verification.md. 6.9. Экспорт отчёта [haiku/low] (medium/deep) — uv run scripts/build_report.py <run>: HTML + PDF + DOCX из одного источника. Фигуры — только из numbers.csv, ```mermaid из E13/M9 — в «Схема N» через mmdc, [sNN] резолвятся в приложение из sources.csv. Битая ссылка или потерянная сноска роняют сборку. memo.md остаётся отдельной страницей. См. references/report_export.md.
  7. Refresh targets + постобработка роя [sonnet/medium] (medium/deep) — entities/numbers/hypotheses/topic-markers из отчёта в refresh_targets.md: точка входа для будущих update. Блок Z11 в blocks/close.md. Затем — четыре шага сбора наблюдений роя (collect_observations.py → update_priors.py → promote_candidates.py --track → изредка --write): порядок и флаги — references/swarm_postprocess.md, читать перед первым вызовом.
  8. Decision walkthrough [opus/high, главный поток] (всегда, в shallow — 1 вилка) — отчёт не обсуждается, а исполняется: показать memo.md и провести пользователя по вилкам по одной. Исходы: принято (решение + next action + дата) / blocked (после 1 целевой gap-волны) / deferred. Артефакт application.md (любой status) + строка в ~/.claude/research/applications_ledger.csv. См. decision_walkthrough.md.

Stop-criteria — по содержанию, не по бюджету

Лимита на WebSearch/WebFetch нет.

Стоп когда: все гипотезы подтверждены/опровергнуты ≥3 разнотипными источниками либо помечены «данных мало» · прошёл и разобран ≥1 целевой поиск оппозиции («X criticism / counter-evidence / problems with X») · покрыты 4+ типа источников · последние 3–5 источников не дают нового.

Не стоп когда: источники противоречат (копай за причиной) · все одного типа · есть сильный контр-аргумент без разбора · оппозицию не искали.

Тупик: третий подряд поиск даёт источники total < 8 ⇒ стоп, в Open Questions «литература слабая», предложи интервью/эксперимент.

Output structure

<slug>/
├── plan.md              # Фаза 3 (+ changelog §16, notes §15)
├── state.md             # Фаза 4 — окно раунда, ПЕРЕЗАПИСЫВАЕТСЯ каждый раунд (medium/deep)
├── sources.csv          # индекс источников с оценками
├── claims.csv           # Фаза 5 — claim-ledger
├── numbers.csv          # Фаза 6 — реестр чисел отчёта (medium/deep)
├── outline.md           # Фаза 6 — карта section → block → claim_id (medium/deep)
├── figures.csv          # Фаза 6.9 — фигуры, только по num_id из numbers.csv (medium/deep)
├── sources/NN_slug.md   # один файл = один источник (метаданные + цитаты)
├── evidence/CN.md       # Фаза 5.5 — relevant-only цитаты под claim (medium/deep)
├── findings/FN_*.md     # атомарные тезисы (опц., для крупных)
├── refresh_targets.md   # Фаза 7 (medium/deep)
├── memo.md              # Фаза 6 — decision-меморандум (всегда)
├── application.md       # Фаза 8 — вердикт по вилкам + status (всегда)
├── .verify/             # I/O-контракт: один producer, много consumers
│   ├── authority.json   #   5.5 — qualified/unqualified/unknown
│   ├── wiki_pairs.json  #   5.7 — пары на адъюдикацию (medium/deep)
│   ├── wiki_ingest.json #   finish-up — квитанция записи в вики (всегда)
│   └── citations|faithfulness|qualifiers|constructs.json  # 6.5, по оси на файл
├── diffs/<date>_delta.md# дельты режима update
├── <YYYY-MM-DD>_<genre>.{html,pdf,docx}  # Фаза 6.9 — собранный документ
└── <YYYY-MM-DD>_<genre>.md   # финал: qa|explainer|decision|landscape|validation|custom

Кросс-прогонный слой лежит ВНЕ прогона — ~/.claude/research/wiki/, один на все ресёрчи. См. wiki.md.

Отдельный _changelog.md не создаётся — он в plan.md §16. Шаблоны: sources/NN.md, claims.csv — source_scoring.md; отчёт — genres.md + blocks/; findings/FN.md — Z6 в blocks/close.md.

После завершения — finish-up

  1. Одна команда, БЛОКЕР: python scripts/finish.py --research-dir <root>/<slug> — строит sources.csv, гоняет liveness (--offline без сети), компилирует прогон в вики (квитанция .verify/wiki_ingest.json, на любой глубине), два прохода по числам (check_number_provenance / check_number_arithmetic, --strict) и последним — phase-gate validate_phases.py --strict. Шаги не останавливаются на первом отказе, отчёт показывает все. Красный ⇒ фаза пропущена ⇒ вернись, доделай, перезапусти: не показывать путь, не писать резюме, не рапортовать «готово». Режим гейт берёт из mode: в plan.md, без него выводит по артефактам и предупреждает. Изредка python scripts/wiki_lint.py.
  2. Пути markdown-ссылками: сначала memo.md (вход потребителя), затем отчёт.
  3. Резюме в чат 5–8 строк: 3 ответа + главный контр-аргумент + чего не нашли + итог walkthrough из application.md.
  4. Предложи 2–3 следующих ресёрча.
  5. Есть memory/ — предложи 1–3 кандидата (тезис + confidence + источники; авторитетный источник как [reference]).
  6. Есть anthropic-skills:humanizer-ru — прогони им финальный отчёт (опционально).

Что НЕ делать

  • Не пропускать: discover existing и reframing · Plan-review gate в medium/deep (для deep гейт без ожидания ответа = не гейт) · Фазы 5.5 и 5.7 и multi-angle red team в medium/deep · gap-волну · Фазу 8 «потому что и так ясно» — и не отвечать на вилки ЗА пользователя.
  • Фаза 5.7: не объявлять конфликт, не показав обе стороны с их as_of и корнями. Не трактовать unknown как «сойдёт» — карантин. Не молчать про срез по MAX_ADJUDICATED: непроверенные пары ≠ отсутствие противоречий. Не чинить противоречие выбором «более свежего».
  • Не редактировать страницы вики руками и не заводить вики внутри проекта: слой один на все ресёрчи. Не гейтить wiki_ingest по глубине.
  • Не запускать medium/deep без единой if-then вилки Decision Spec.
  • Не завершать синтез финалом «it depends» без разрешённых условий.
  • Не оставлять root: пустым и не копировать discovery_path: между источниками — это 3-е и 4-е условия триангуляции. claims.csv без колонок roots/paths/dissent/as_of на medium+ гейт роняет: правила триангуляции по ним и работают.
  • Не разводить fetch-агентов только по подтемам — ещё и по осям поиска (EN-академия / RU + регуляторы / практики / реестры): один шаблон + одна модель + один язык = одна траектория.
  • Не выбрасывать дубли URL между агентами молча — считать overlap_rate в plan.md §15: совпадение это замер конформизма, а не подтверждение.
  • Не передавать во второй раунд находки соседей — только дыры. Не дописывать state.md — он перезаписывается.
  • Не давать triangulated строке с непогашенным dissent от Primary/credibility ≥ 4 (это contested) и не гасить dissent понижением credibility несогласного.
  • Не трактовать unknown в authority как «сойдёт» — карантин. Не давать confidence выше medium без primary-источника. Не строить выводы на источниках с total < 8 и не оставлять утверждений без ссылки на sources/NN.md.
  • Не выдавать числу трибуну без производителя: origin_kind: unknown / chain_len ≥ 2 / нет data_as_of ⇒ не в memo.md/TL;DR/F9 и не high.
  • Не считать процент/долю/рост прозой: производное число живёт в numbers.csv с formula+inputs — оси 6.5 арифметику не проверяют.
  • Не писать отчёт одним проходом по пулу и не оставлять triangulated/contested claim вне outline.md.
  • Не вводить именованный фреймворк/«закон» без [sNN] или пометки «наша рамка».
  • Не искать числа в вебе при наличии покрывающего endpoint в stat_sources//api_sources/.
  • Не поднимать fetch-агентов Фазы 4 на opus «для качества»: растёт не качество поиска, а уверенность ошибки.
  • Фаза 5.5: не переписывать sources/NN.md (архив), не фильтровать по total вместо релевантности фрагмента к claim.
  • Фаза 6.5: не доверять наличию ссылки — проверять entailment по дословной цитате; вердикты писать в .verify/*.json и не пересчитывать в rubric/F10; пары брать из evidence/, не пересканировать sources/. Чинить отчёт, а не ledger.
  • Для fetch+save и red team — general-purpose с явным диапазоном номеров, не Explore (read-only, только разведка). Не запускать суб-агентов последовательно — только параллельно в одном сообщении.
  • Не сжимать sources/ в один файл, не выводить результат только в чат. Не гонять шаги finish-up поодиночке вместо finish.py — пропуск флага (--out, --strict) и есть пропуск фазы.
  • Тонкий источник (<2 дословных цитат или access: PARTIAL/closed) не считается плечом триангуляции — перефетчить лестницей или понизить статус тезиса.
  • Не обходить WebFetch произвольным bash/curl. Единственный санкционированный fallback — scripts/fetch_source.py (Фаза 4.2): он читает robots.txt, санитайзит страницу от prompt injection и проставляет fetch_tier. Вывод ручного curl в sources/ не кладётся.
  • Не принимать fetch_source.py за средство против paywall и анти-бот-защиты: auth-wall и antibot для него — терминальный вердикт. Дальше — fallback-протокол channels.md или endpoint из api_sources/.
  • Не рисовать в отчёте число, которого нет в numbers.csv, и не подбирать палитру фигур на глаз — она валидируется скриптом.
  • Не сливать memo.md в большой документ. Не считать DOCX форматом для чтения — читают PDF и HTML.

Режим update

update <slug> / «обнови ресёрч X» — дельта, не replay. Pre-flight: plan.md, refresh_targets.md (нет — сгенерируй по Z11), последний отчёт. Четыре категории дельты с date-фильтром от last_research_date: new entrants · entity diff · numbers refresh · adversarial trigger. Verified-no-change — тоже результат. Выход: diffs/<date>_delta.md; новый отчёт — только если дельта существенна (решает пользователь), старый получает status: superseded by …. Adversarial trigger HIGH ⇒ повторить только Фазу 6 на opus. Протокол — refresh_protocol.md.

Update тоже идёт в вики: wiki_ingest.py после дельты (квитанция обязательна) и wiki_pair.py build — расхождение НЕ по свежести и есть настоящая находка update'а.

References — когда читать

Прогрессивная подгрузка: файл читается когда дошёл до фазы, не превентивно.

Базовые (читает любой medium/deep прогон): workflow.md (детали 13 фаз) · question_reframing.md (Фаза 1 + clarification-триаж) · plan_gate.md (Фаза 3.7 + скаут) · genres.md (6 жанров) · blocks/INDEX.md (106 блоков) · channels.md (29 каналов, query patterns, paywall fallbacks) · source_dispatch.md (обязательно перед launch суб-агентов) · model_routing.md · wiki.md (кросс-прогонный слой: чтение в discover existing, Фаза 5.7, запись в finish-up).

Условные — грузить, когда прогон дошёл до условия, а не заранее: capability_discovery.md и awesome_lists_registry.md — Фаза 3.5 (обязательна только на deep) · stat_sources/INDEX.md (33 категории) и api_sources/INDEX.md (47+ endpoints) — Фаза 4, когда подвопрос количественный или Source Dispatch ведёт в registry/API · refresh_protocol.md — только режим update.

По фазам: subagents_v2.md (4) · fetch_source.py + channels.md §«Bot-block ≠ paywall» (4.2, штатно при «unable to fetch» И при тонком ответе) · source_scoring.md (шкалы, provenance, claims-ledger, dissent, numbers.csv — 5–6) · evidence_filter.md (5.5) · synthesis_outline.md (6) · adversarial_pass.md (6) · runtime_verification.md (6.5) · report_export.md (6.9) · swarm_postprocess.md (после 7) · decision_walkthrough.md (8).

Блоки (по выбранному жанру): frame.md F1-F10 · explain.md E1-E14 · compare.md C1-C13 · map.md M1-M12 · validate.md V1-V10 · analyze.md A1-A13 · close.md Z1-Z12 · people.md P1-P7 · numbers.md N1-N8 · context.md X1-X7.

Stat/API источники (Фаза 4, точечно): stat_sources/core/*.md (14 cross-industry) · stat_sources/industries/*.md (19 отраслевых) · api_sources/. Читай INDEX, потом нужную категорию. Auth через env vars, ключи скилл не хранит; приоритет — free no-key API.

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

and 140 more files.

Frequently asked questions

What does the Deepdive AI skill do?

Meta-research под вопрос или решение: веб-поиск, источники, Q&A отчёт с цитатами по файлам для повторного использования. Использовать для деск-ресёрча, валидации гипотезы, «как устроен X». Триггеры: «deepdive», «сделай ресёрч», «исследуй», «копни глубоко», «ресёрчни».

Why use Deepdive on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Deepdive is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Deepdive in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Socialpranker/deepdive/tree/main. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Deepdive?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Deepdive?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Deepdive with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Deepdive AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Socialpranker under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇