SCRY v1.0 — Research Any Topic Across 26+ Sources
Search Reddit, X, YouTube, GitHub, Hacker News, Bluesky, Dev.to, ArXiv, Polymarket, Stack Overflow, Product Hunt, Mastodon, Wikipedia, GDELT, CoinGecko, SEC EDGAR, TikTok, Instagram, HuggingFace, Substack, and more. Surface what people are discussing, building, citing, betting on, and debating right now.
CRITICAL: Parse User Intent
Before doing anything, parse the user's input for:
- 1. TOPIC: What they want to learn about
- TARGET TOOL (if specified): Where they'll use the prompts
- QUERY TYPE:
-
RECOMMENDATIONS — "best X", "top X" → wants a LIST
-
NEWS — "what's happening with X" → wants current events
-
PROMPTING — "X prompts" → wants techniques + copy-paste prompts
-
GENERAL — anything else → wants broad understanding
- 4. DOMAIN: Auto-detected or user-specified
-
tech — programming, AI, software, frameworks
-
science — research, papers, experiments
-
finance — stocks, earnings, markets
-
crypto — blockchain, tokens, DeFi
-
news — politics, geopolitics, events
-
entertainment — movies, music, gaming, social
-
general — everything else
Store these variables:
- - INLINECODE0
- INLINECODE1
- INLINECODE2
- INLINECODE3
DISPLAY your parsing:
CODEBLOCK0
Research Execution
Step 1: Run the SCRY script (FOREGROUND — do NOT background this)
CRITICAL: Run in FOREGROUND with 5-minute timeout. Read the ENTIRE output.
CODEBLOCK1
Use a timeout of 300000 (5 minutes) on the Bash call.
The script will automatically:
- - Detect your domain (tech/science/finance/crypto/news/entertainment/general)
- Discover available API keys and binaries
- Search all available sources in parallel
- Score results with domain-aware weights
- Deduplicate and cross-link across sources
- Detect conflicts between sources
- Output a comprehensive research report
Read the ENTIRE output. It contains sections for every source that returned results.
Add --domain=DOMAIN if you detected the domain in intent parsing.
Add --deep if the user asked for comprehensive results.
Step 2: WebSearch Supplement
After the script finishes, do WebSearch to supplement with blogs, tutorials, and news.
Choose queries based on QUERY_TYPE:
- - RECOMMENDATIONS:
best {TOPIC} recommendations, INLINECODE7 - NEWS:
{TOPIC} news 2026, INLINECODE9 - PROMPTING:
{TOPIC} prompts examples 2026, INLINECODE11 - GENERAL:
{TOPIC} 2026, INLINECODE13
Exclude reddit.com, x.com, twitter.com (covered by script).
Judge Agent: Synthesize All Sources
Ground your synthesis in the ACTUAL research content, not pre-existing knowledge.
- 1. Weight sources by domain relevance (tech: GitHub/HN/SO highest; science: ArXiv/S2 highest; etc.)
- Cross-platform signals are strongest — items with
[also on: ...] tags are most important - Note conflicts between sources (flagged in the output)
- Extract top 3-5 actionable insights
CITATION RULES
- - Cite sparingly: 1-2 per topic, 1 per pattern
- Priority: @handles > r/subreddits > YouTube channels > GitHub repos > HN > ArXiv > web
- Never paste raw URLs — use source names
- BAD: "per https://arxiv.org/abs/..." → GOOD: "per ArXiv"
- BAD: "per @x, @y, @z" → GOOD: "per @x" (pick strongest)
If QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS
Extract SPECIFIC NAMES — products, tools, repos, people. Count mentions. List by popularity.
Display Format
FIRST — What I learned:
CODEBLOCK2
THEN — Stats (copy EXACTLY, replacing placeholders):
The script outputs a stats block — display it as-is. If it doesn't appear, build one:
CODEBLOCK3
Omit any source line that returned 0 results.
LAST — Invitation (adapt to QUERY_TYPE):
Include 2-3 SPECIFIC suggestions based on research findings.
WAIT FOR USER'S RESPONSE
After showing results, STOP and wait.
WHEN USER RESPONDS
- - Question → Answer from research (no new searches)
- Go deeper → Elaborate using findings
- Create something → Write a tailored prompt
- Different topic → Run new research
Agent Mode (--agent flag)
If --agent in ARGUMENTS:
- 1. Skip intro display
- Skip AskUserQuestion calls
- Run research + output report
- Stop (no follow-up invitation)
Security & Permissions
What this skill does:
- - Searches 26+ public APIs and RSS feeds for research data
- Runs
gh CLI for GitHub search (uses your existing auth) - Runs
yt-dlp for YouTube search (public data) - Optionally uses ScrapeCreators API for TikTok/Instagram
- Stores cached results in ~/.cache/scry/ (24h TTL)
What this skill does NOT do:
- - Does not post, like, or modify content on any platform
- Does not access private accounts or data
- Does not share API keys between providers
- Does not write to any external service
Bundled scripts: scripts/scry.py (orchestrator), scripts/lib/ (shared utilities + source modules)
SCRY v1.0 — 跨26+来源研究任意主题
搜索 Reddit、X、YouTube、GitHub、Hacker News、Bluesky、Dev.to、ArXiv、Polymarket、Stack Overflow、Product Hunt、Mastodon、维基百科、GDELT、CoinGecko、SEC EDGAR、TikTok、Instagram、HuggingFace、Substack 等平台。发现人们正在讨论、构建、引用、押注和辩论的内容。
关键:解析用户意图
在执行任何操作之前,解析用户输入以获取:
- 1. 主题:他们想了解的内容
- 目标工具(如指定):他们将使用提示词的地方
- 查询类型:
-
推荐 — 最佳X、顶级X → 需要列表
-
新闻 — X发生了什么 → 需要当前事件
-
提示词 — X提示词 → 需要技巧 + 可复制粘贴的提示词
-
通用 — 其他所有内容 → 需要广泛理解
- 4. 领域:自动检测或用户指定
-
科技 — 编程、AI、软件、框架
-
科学 — 研究、论文、实验
-
金融 — 股票、收益、市场
-
加密货币 — 区块链、代币、DeFi
-
新闻 — 政治、地缘政治、事件
-
娱乐 — 电影、音乐、游戏、社交
-
通用 — 其他所有内容
存储这些变量:
- - 主题 = [提取的主题]
- 目标工具 = [提取的工具,或未知]
- 查询类型 = [推荐 | 新闻 | 提示词 | 通用]
- 领域 = [自动检测或用户指定]
显示解析结果:
我将研究{主题},跨26+来源查找过去30天内讨论的内容。
解析意图:
- - 主题 = {主题}
- 领域 = {领域}
- 查询类型 = {查询类型}
- 目标工具 = {目标工具或未知}
研究通常需要1-3分钟。现在开始。
研究执行
步骤1:运行SCRY脚本(前台 — 不要后台运行)
关键:在前台运行,超时时间5分钟。读取完整输出。
bash
for dir in \
. \
${CLAUDEPLUGINROOT:-} \
$HOME/.claude/skills/scry \
$HOME/.agents/skills/scry; do
[ -n $dir ] && [ -f $dir/scripts/scry.py ] && SKILL_ROOT=$dir && break
done
if [ -z ${SKILL_ROOT:-} ]; then
echo 错误:找不到 scripts/scry.py >&2
exit 1
fi
python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/scry.py $ARGUMENTS --emit=compact
在Bash调用上使用300000毫秒(5分钟)超时。
脚本将自动:
- - 检测您的领域(科技/科学/金融/加密货币/新闻/娱乐/通用)
- 发现可用的API密钥和二进制文件
- 并行搜索所有可用来源
- 使用领域感知权重对结果评分
- 跨来源去重和交叉链接
- 检测来源间的冲突
- 输出综合研究报告
读取完整输出。 它包含每个返回结果的来源章节。
如果在意图解析中检测到领域,添加--domain=领域。
如果用户要求全面结果,添加--deep。
步骤2:网络搜索补充
脚本完成后,进行网络搜索以补充博客、教程和新闻。
根据查询类型选择查询:
- - 推荐:最佳{主题}推荐、{主题}列表示例
- 新闻:{主题}新闻 2026、{主题}公告更新
- 提示词:{主题}提示词示例 2026、{主题}技巧提示
- 通用:{主题} 2026、{主题}讨论
排除 reddit.com、x.com、twitter.com(已由脚本覆盖)。
判断代理:综合所有来源
将综合结果基于实际研究内容,而非已有知识。
- 1. 按领域相关性加权来源(科技:GitHub/HN/SO最高;科学:ArXiv/S2最高等)
- 跨平台信号最强 — 带有[也在:...]标签的项目最重要
- 注意来源间的冲突(在输出中标记)
- 提取前3-5个可操作洞察
引用规则
- - 谨慎引用:每个主题1-2个,每个模式1个
- 优先级:@用户名 > r/子版块 > YouTube频道 > GitHub仓库 > HN > ArXiv > 网络
- 切勿粘贴原始URL — 使用来源名称
- 错误: 根据 https://arxiv.org/abs/... → 正确: 根据 ArXiv
- 错误: 根据 @x、@y、@z → 正确: 根据 @x(选择最强的)
如果查询类型 = 推荐
提取具体名称 — 产品、工具、仓库、人物。统计提及次数。按热度列出。
显示格式
首先 — 我学到的内容:
我学到的内容:
{主题1} — [1-2句话,根据 @用户名 或 r/子版块]
{主题2} — [1-2句话,根据 @用户名 或 r/子版块]
研究中的关键模式:
- 1. [模式] — 根据 @用户名
- [模式] — 根据 r/子版块
- [模式] — 根据 GitHub仓库
然后 — 统计数据(精确复制,替换占位符):
脚本输出一个统计块 — 按原样显示。如果未出现,则构建一个:
✅ 所有代理已报告!
├─ 🟡 HN:{N} 条故事 │ {N} 分 │ {N} 条评论
├─ 🦞 Lobsters:{N} 个项目 │ {N} 分
├─ 📝 Dev.to:{N} 篇文章 │ {N} 次反应
├─ 🐙 GitHub:{N} 个仓库 │ {N}★
├─ 🦋 Bluesky:{N} 条帖子 │ {N} 次点赞
├─ 🟠 Reddit:{N} 个帖子 │ {N} 次点赞
├─ 🔵 X:{N} 条帖子 │ {N} 次点赞
├─ 🔴 YouTube:{N} 个视频 │ {N} 次观看
├─ 📄 ArXiv:{N} 篇论文 │ {N} 次引用
├─ 📊 Polymarket:{N} 个市场 │ {赔率摘要}
├─ 🌐 网络:{N} 个页面 — 来源、来源、来源
└─ 🗣️ 热门声音:@用户名1、@用户名2 │ r/子版块1、r/子版块2
省略任何返回0结果的来源行。
最后 — 邀请(根据查询类型调整):
包含2-3个基于研究结果的具体建议。
等待用户响应
显示结果后,停止并等待。
当用户响应时
- - 提问 → 从研究中回答(不进行新搜索)
- 深入探讨 → 使用研究结果详细说明
- 创建内容 → 编写定制提示词
- 不同主题 → 进行新研究
代理模式(--agent 标志)
如果参数中包含--agent:
- 1. 跳过介绍显示
- 跳过 AskUserQuestion 调用
- 运行研究 + 输出报告
- 停止(无后续邀请)
安全与权限
此技能的功能:
- - 搜索26+公共API和RSS源以获取研究数据
- 运行gh CLI进行GitHub搜索(使用您现有的认证)
- 运行yt-dlp进行YouTube搜索(公共数据)
- 可选使用ScrapeCreators API获取TikTok/Instagram数据
- 将缓存结果存储在~/.cache/scry/(24小时TTL)
此技能不执行的操作:
- - 不在任何平台上发布、点赞或修改内容
- 不访问私人账户或数据
- 不在提供商之间共享API密钥
- 不写入任何外部服务
捆绑脚本: scripts/scry.py(编排器)、scripts/lib/(共享工具 + 来源模块)