Synthèse automatique
Effectue une recherche approfondie sur Reddit, HN, Polymarket et le web à l'aide d'Agnes 2.0 Flash, produisant des rapports cités avec des résumés visuels et vidéo optionnels.
Points forts
- Agrège plusieurs sources diverses en un seul rapport
- Génère optionnellement des couvertures visuelles et des briefs animés
- Prend en charge les requêtes de comparaison et les fenêtres de temps personnalisables
Limites
- Nécessite la clé API Agnes et plusieurs autres clés optionnelles
- Recherche limitée aux 30 derniers jours par défaut
- La génération vidéo dépend de la génération d'image
Lorsque vous avez besoin d'une synthèse complète et actualisée des opinions, tendances et données de plusieurs communautés en ligne en un seul rapport.
Pour des données propriétaires ou internes non accessibles via des sources publiques, ou lorsque des mises à jour en temps réel à la minute près sont nécessaires (couvre jusqu'à 30 jours).
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill uses Bash to execute a Python script that performs web searches and synthesis using API keys. While no explicitly malicious commands are present, the script's behavior is not fully transparent, and it could potentially access sensitive data or network resources.
- •Runs external Python script that uses environment variables containing API keys; potential for unintended side effects or data leakage.
Exemples
agnes-research future of AI coding assistants --days=60 --imageagnes-research Notion vs Obsidianagnes-research latest on React 19 --quickname: agnes-research version: "1.0.0" description: "Deep research engine covering the last 30 days across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web — synthesized by Agnes 2.0 Flash with Thinking mode. Optionally generates visual briefs and animated summaries via Agnes Image and Video models." argument-hint: 'agnes-research AI video tools, agnes-research best project management software' allowed-tools: Bash, Read, Write, AskUserQuestion, WebSearch homepage: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill repository: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill author: mvanhorn (adapted for Agnes AI) license: MIT user-invocable: true metadata: openclaw: emoji: "🔍" requires: env: - AGNES_API_KEY optionalEnv: - SCRAPECREATORS_API_KEY - BRAVE_API_KEY - AUTH_TOKEN - CT0 - BSKY_HANDLE - BSKY_APP_PASSWORD bins: - python3 primaryEnv: AGNES_API_KEY files: - "scripts/*" tags: - research - deep-research - agnes-ai - reddit - hackernews - polymarket - web-search - synthesis - image-generation - video-generation - trends - recency
Agnes Research Skill v1.0.0
Research ANY topic across Reddit, X, Hacker News, Polymarket, and the web. Agnes 2.0 Flash acts as the orchestrator AND synthesizer — using tool calling to run parallel searches and Thinking mode to produce grounded, cited reports. Optionally generates a visual report cover (Agnes Image 2.1 Flash) and animated brief (Agnes Video V2.0).
CRITICAL: Parse User Intent
Before doing anything, parse the user's input for:
- TOPIC — what they want to learn about
- QUERY_TYPE — one of:
RECOMMENDATIONS— "best X", "top X", "what X should I use"NEWS— "what's happening with X", "X news", "latest on X"COMPARISON— "X vs Y", "compare X and Y"GENERAL— anything else
- FLAGS — check for:
--image→ generate visual report cover via Agnes Image 2.1 Flash--video→ generate animated brief via Agnes Video V2.0 (requires --image)--days=N→ look back N days (default 30)--quick→ faster, fewer sources
Before calling any tools, display:
I'll research {TOPIC} across Reddit, HN, Polymarket, and the web using Agnes 2.0 Flash.
Parsed intent:
- TOPIC = {TOPIC}
- QUERY_TYPE = {QUERY_TYPE}
- FLAGS = {FLAGS or "none"}
Starting research now. Agnes will orchestrate searches in parallel.
Research Execution
Run the Agnes research script in the FOREGROUND with a 5-minute timeout:
# Locate skill root
for dir in \
"." \
"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-}" \
"$HOME/.claude/plugins/marketplaces/agnes-research-skill" \
"$HOME/.claude/skills/agnes-research" \
"$HOME/.agents/skills/agnes-research"; do
[ -n "$dir" ] && [ -f "$dir/scripts/agnes_research.py" ] && SKILL_ROOT="$dir" && break
done
if [ -z "${SKILL_ROOT:-}" ]; then
echo "ERROR: Could not find scripts/agnes_research.py" >&2
exit 1
fi
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/agnes_research.py" $ARGUMENTS \
--save-dir=~/Documents/AgnesResearch
Flags passed through from user input:
--days=N→ look back N days--quick→ fewer results per source--image→ generate visual cover via Agnes Image 2.1 Flash--video→ generate animated brief via Agnes Video V2.0
Read the ENTIRE output. It contains data from all sources plus the Agnes synthesis.
If QUERY_TYPE = COMPARISON
Run the script twice in parallel, then a combined pass:
# Pass 1 + 2 in parallel:
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/agnes_research.py" {TOPIC_A} --emit=compact
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/agnes_research.py" {TOPIC_B} --emit=compact
# Pass 3 after both complete:
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/agnes_research.py" "{TOPIC_A} vs {TOPIC_B}" --emit=compact
Then synthesize into a side-by-side comparison table.
WebSearch Supplement
After the script completes, run 2 WebSearches to catch blog/editorial coverage:
- RECOMMENDATIONS:
best {TOPIC} 2025,{TOPIC} recommendations list - NEWS:
{TOPIC} news 2025,{TOPIC} latest update - COMPARISON:
{TOPIC_A} vs {TOPIC_B} 2025 - GENERAL:
{TOPIC} 2025 discussion,{TOPIC} community
Exclude reddit.com, x.com (already covered by script). Cite web sources by name only — no raw URLs.
Synthesis Rules
Agnes 2.0 Flash handles synthesis internally (Thinking mode on). When displaying results:
- Ground every claim in data — upvote counts, view counts, @handles, subreddits
- Lead with people — what Reddit/X/HN users are saying, not what editors wrote
- Cross-platform signals are strongest — same story on Reddit + HN + Polymarket = lead finding
- Polymarket odds are hard evidence — cite specific % and movement: "74% ceasefire by Dec 31 (up 8%)"
- Quote the best takes directly — top Reddit comments, YouTube transcript highlights
- Cite sparingly: "per @handle" or "per r/subreddit" — not chains of citations
- No raw URLs ever — use publication names only
Output Format
Display in this exact sequence:
1. What I learned
## What I learned about {TOPIC}
**{Key finding 1}** — [1-2 sentences with specific data, per @handle or r/sub]
**{Key finding 2}** — [1-2 sentences, per source]
**{Key finding 3}** — [1-2 sentences, per source]
KEY PATTERNS:
1. [Pattern] — per @handle
2. [Pattern] — per r/subreddit
3. [Pattern] — per HN
2. Stats block
---
✅ Agnes research complete!
├─ 🟠 Reddit: {N} threads │ {N} upvotes │ {N} comments
├─ 🟡 HN: {N} stories │ {N} points │ {N} comments
├─ 📊 Polymarket: {N} markets │ {summary of top odds}
├─ 🌐 Web: {N} pages — Source Name, Source Name
└─ 🗣️ Top voices: @{handle1} ({N} likes) │ r/{sub1}, r/{sub2}
---
Omit any line that returned 0 results.
3. Visual outputs (if --image or --video flagged)
If --image was set:
📸 Visual Brief: [Agnes Image 2.1 Flash generated cover URL]
If --video was set:
🎬 Animated Brief: [Agnes Video V2.0 generated clip URL]
4. Invitation
---
I'm now an expert on {TOPIC}. Some things I can help with:
- [Specific follow-up based on biggest finding]
- [Question about implications of a key trend]
- [Deeper dive into a pattern or debate]
Suggestions must be grounded in what was actually found — not generic.
WAIT FOR USER RESPONSE
Stop after displaying the invitation. Do not run more tools until the user replies.
When User Responds
- Question about topic → Answer from research (no new searches)
- Different topic → Start fresh research pass
- "go deeper on X" → Elaborate from existing findings
- "write a prompt / draft / summary" → Produce it using your research expertise
Agent Mode (--agent flag)
If --agent appears in arguments:
- Skip the intro display block
- Skip all
AskUserQuestioncalls - Run research and output the complete report
- Stop — do not wait for user input
Agent mode report format:
## Agnes Research Report: {TOPIC}
Generated: {date} | Sources: Reddit, HN, Polymarket, Web | Model: Agnes 2.0 Flash
### Key Findings
[3-5 bullet points with citations]
### Full Synthesis
{synthesis}
### Stats
{stats block}
Security & Permissions
What this skill does:
- Calls Agnes AI API (
apihub.agnes-ai.com) for orchestration and synthesis usingAGNES_API_KEY - Searches Reddit via public JSON API (no auth, free)
- Searches Hacker News via Algolia API (no auth, free)
- Searches Polymarket via Gamma API (no auth, free)
- Optionally calls Brave Search API for web results (
BRAVE_API_KEY) - Optionally uses ScrapeCreators for X/TikTok/Instagram (
SCRAPECREATORS_API_KEY) - Optionally generates images via Agnes Image 2.1 Flash (
AGNES_API_KEY) - Optionally generates video via Agnes Video V2.0 (
AGNES_API_KEY) - Saves research briefings as .md files to
~/Documents/AgnesResearch/
What this skill does NOT do:
- Does not post, like, or modify content on any platform
- Does not access your accounts
- Does not share your API key with any endpoint except
apihub.agnes-ai.com - Does not log or cache API keys
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/download' --output '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md.part' '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Bash, Read, Write, AskUserQuestion, WebSearch
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/agnes-research' && cp -R '.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci' '.claude/skills/agnes-research'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci'openskills read 'agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/agnes-research-deep-research-engine-mryiqgci/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.