chore: убрать старое имя deep-research

QUICKSTART.md

@@ -19,7 +19,7 @@ catalog/eval checks; you don't need it to run research.)
 
 In a Claude Code session, just ask in natural language — any of these trigger it:
 
-> «проведи ресёрч: <your question>»  ·  "deep research <your question>"  ·  "deep dive <your question>"
+> «проведи ресёрч: <your question>»  ·  "deep dive <your question>"
 
 Claude will: restate your question, pick a report genre, write a `plan.md`, search
 across <!--gen:count:channels-->29<!--/gen--> channels and <!--gen:count:stat_sources-->460<!--/gen-->
@@ -28,7 +28,7 @@ source via a claims-ledger, synthesize with a multi-angle red team, and verify c
 
 ## 3. What you get
 
-A folder (default `~/deep-research/<slug>/`) you can return to months later:
+A folder (default `~/deepdive/<slug>/`) you can return to months later:
 
 ```
 <slug>/

README.md

@@ -312,7 +312,7 @@ Ignores env proxies (`trust_env=False`). `--strict` for CI.
 
 Verification runs four layers: **liveness** (does the source exist), **faithfulness** (does it actually entail the claim it's cited for), **qualifier preservation** (does the report still say what the ledger said), and **construct provenance** (do the frameworks, taxonomies and named "laws" the report uses exist outside it). Verdicts land in `.verify/*.json`, one producer per file.
 
-The fourth layer exists because the first three all join on `claim_id` — and a fabricated *name* has none. That is the largest measured class of generation defect in deep-research agents ([FINDER/DEFT](https://arxiv.org/abs/2512.01948): strategic content fabrication, 18.95% of errors), and it passes a citation check with every URL alive.
+The fourth layer exists because the first three all join on `claim_id` — and a fabricated *name* has none. That is the largest measured class of generation defect in research agents ([FINDER/DEFT](https://arxiv.org/abs/2512.01948): strategic content fabrication, 18.95% of errors), and it passes a citation check with every URL alive.
 
 Numbers get two independent passes: `check_number_provenance.py` on **origin** (who produced the figure; does one value circulate across supposedly independent roots) and `check_number_arithmetic.py` on **computation** — every `derived` figure in `numbers.csv` is recomputed from its own declared `formula` + `inputs`, and `share` groups must sum to 100. A percentage computed in prose is otherwise never re-checked by anything.
 

SKILL.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 name: deepdive
-description: "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: «deep research», «сделай ресёрч», «исследуй», «копни глубоко», «ресёрчни»."
+description: "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»."
 ---
 
 # Deepdive — meta-research с дисциплиной
@@ -29,7 +29,7 @@ description: "Meta-research под вопрос или решение: веб-п
 
 **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 → `~/deep-research/<slug>/`. Путь покажи ОДИН раз, дальше пиши молча.
+**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.
 

docs/README.md

@@ -36,7 +36,7 @@ After ~1 minute, the site will be live.
 
 ## Custom domain (optional)
 
-If you have a domain (e.g., `deep-research-skill.com`):
+If you have a domain (e.g., `deepdive-skill.com`):
 
 1. Create `docs/CNAME` with the domain on a single line
 2. Configure DNS: CNAME record `yourdomain.com → socialpranker.github.io`

docs/index.html

@@ -1281,7 +1281,7 @@ <h5 data-i18n="install.c1.title">Claude Code (CLI)</h5>
   deepdive.git \
   ~/.claude/skills/deepdive</code></pre>
       <ul>
-        <li data-i18n="install.c1.b1">Type "deep research" or "deep dive"</li>
+        <li data-i18n="install.c1.b1">Type "deepdive" or "deep dive"</li>
         <li data-i18n="install.c1.b2">Works across all projects</li>
         <li data-i18n="install.c1.b3">Auto-loads via progressive disclosure</li>
       </ul>
@@ -1343,7 +1343,7 @@ <h2 class="section-title" data-i18n="faq.title">Frequently asked.</h2>
     <div class="faq-item">
       <div class="faq-question" data-i18n="faq.q4">What if I don't have CLAUDE.md or a project context?</div>
       <div class="faq-answer" data-i18n-html="faq.a4">
-        The skill detects context in 3 tiers: explicit (CLAUDE.md research_root setting) → autodetect (pyproject.toml, package.json) → fallback (<code>~/deep-research/</code>). No project, no problem.
+        The skill detects context in 3 tiers: explicit (CLAUDE.md research_root setting) → autodetect (pyproject.toml, package.json) → fallback (<code>~/deepdive/</code>). No project, no problem.
       </div>
     </div>
     <div class="faq-item">
@@ -1380,7 +1380,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
 </main>
 
 <footer>
-  <span data-i18n="footer.line1">DEEP-RESEARCH v2.0 · Built by Socialpranker · MIT Licensed</span>
+  <span data-i18n="footer.line1">DEEPDIVE v2.0 · Built by Socialpranker · MIT Licensed</span>
   <br>
   <a href="https://github.com/Socialpranker/deepdive">GitHub</a> ·
   <a href="https://github.com/Socialpranker/deepdive/blob/main/SKILL.md" data-i18n="footer.spec">Skill spec</a> ·
@@ -1503,7 +1503,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
       'install.intro': 'Works on Claude Code (CLI), Claude Desktop with Skills enabled, and any other LLM with manual context loading.',
       'install.c1.tag': '// recommended',
       'install.c1.title': 'Claude Code (CLI)',
-      'install.c1.b1': 'Type "deep research" or "deep dive"',
+      'install.c1.b1': 'Type "deepdive" or "deep dive"',
       'install.c1.b2': 'Works across all projects',
       'install.c1.b3': 'Auto-loads via progressive disclosure',
       'install.c2.tag': '// .skill bundle',
@@ -1526,7 +1526,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
       'faq.q3': "Why so many files? Isn't this overkill?",
       'faq.a3': 'For a 5-minute "what\'s the latest X" question — yes. That\'s why <code>shallow</code> mode exists (5-7 sources, no sub-agents, ~15 min). The full machinery is for <code>medium</code> (1 hour) and <code>deep</code> (3 hours) when you need to use the output for a decision. The file-per-source structure is the reuse mechanism — a single research often informs 3-5 future researches.',
       'faq.q4': "What if I don't have CLAUDE.md or a project context?",
-      'faq.a4': 'The skill detects context in 3 tiers: explicit (CLAUDE.md research_root setting) → autodetect (pyproject.toml, package.json) → fallback (<code>~/deep-research/</code>). No project, no problem.',
+      'faq.a4': 'The skill detects context in 3 tiers: explicit (CLAUDE.md research_root setting) → autodetect (pyproject.toml, package.json) → fallback (<code>~/deepdive/</code>). No project, no problem.',
       'faq.q5': 'Is this just prompt engineering?',
       'faq.a5': "It's structured methodology plus a curated catalog plus reusable templates plus automation. The <!--gen:count:phases-->13<!--/gen-->-phase workflow forces discipline. <!--gen:count:stat_sources-->460<!--/gen-->+ stat sources is curated knowledge. <!--gen:count:blocks-->106<!--/gen--> reusable blocks compose any report shape. Weekly auto-validation keeps the catalog alive. 25+ upstream awesome-lists give a discovery layer. Prompts are an implementation detail, not the value.",
       'faq.q6': 'Can I use this commercially?',
@@ -1537,7 +1537,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
       'cta.btn_primary': 'star on github',
       'cta.btn_secondary': 'how to contribute',
 
-      'footer.line1': 'DEEP-RESEARCH v2.0 · Built by Socialpranker · MIT Licensed',
+      'footer.line1': 'DEEPDIVE v2.0 · Built by Socialpranker · MIT Licensed',
       'footer.spec': 'Skill spec',
       'footer.contrib': 'Contributing',
       'footer.issues': 'Issues',
@@ -1654,7 +1654,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
       'install.intro': 'Работает в Claude Code (CLI), в Claude Desktop с включёнными Skills и в любой другой LLM через ручную загрузку контекста.',
       'install.c1.tag': '// рекомендуется',
       'install.c1.title': 'Claude Code (CLI)',
-      'install.c1.b1': 'Напиши "deep research" или "deep dive"',
+      'install.c1.b1': 'Напиши "deepdive" или "deep dive"',
       'install.c1.b2': 'Работает во всех проектах',
       'install.c1.b3': 'Автозагрузка через progressive disclosure',
       'install.c2.tag': '// .skill bundle',
@@ -1677,7 +1677,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
       'faq.q3': 'Зачем столько файлов? Не перебор?',
       'faq.a3': 'Для вопроса на 5 минут вида «что там нового про X» — да, перебор. Поэтому есть режим <code>shallow</code> (5–7 источников, без суб-агентов, ~15 минут). Полная машинерия — для режимов <code>medium</code> (~час) и <code>deep</code> (~3 часа), когда нужно использовать вывод для решения. Файл-на-источник — это и есть механизм переиспользования: один ресёрч часто кормит 3–5 будущих.',
       'faq.q4': 'А если нет CLAUDE.md или контекста проекта?',
-      'faq.a4': 'Скилл определяет контекст по 3 уровням: явный (CLAUDE.md с research_root) → автодетект (pyproject.toml, package.json) → fallback (<code>~/deep-research/</code>). Нет проекта — не проблема.',
+      'faq.a4': 'Скилл определяет контекст по 3 уровням: явный (CLAUDE.md с research_root) → автодетект (pyproject.toml, package.json) → fallback (<code>~/deepdive/</code>). Нет проекта — не проблема.',
       'faq.q5': 'Это просто prompt engineering?',
       'faq.a5': 'Это структурированная методология плюс кураторский каталог плюс переиспользуемые шаблоны плюс автоматизация. Workflow из <!--gen:count:phases-->13<!--/gen--> фаз дисциплинирует. <!--gen:count:stat_sources-->460<!--/gen-->+ стат-источников — это куратный домен. <!--gen:count:blocks-->106<!--/gen--> блоков складываются в любую форму отчёта. Авто-валидация раз в неделю держит каталог живым. 25+ awesome-листов дают слой discovery. Промпты — это implementation detail, не ценность.',
       'faq.q6': 'Можно использовать коммерчески?',
@@ -1688,7 +1688,7 @@ <h2 data-i18n-html="cta.title">
       'cta.btn_primary': 'поставить звезду',
       'cta.btn_secondary': 'как контрибьютить',
 
-      'footer.line1': 'DEEP-RESEARCH v2.0 · Сделал Socialpranker · Лицензия MIT',
+      'footer.line1': 'DEEPDIVE v2.0 · Сделал Socialpranker · Лицензия MIT',
       'footer.spec': 'Спека скилла',
       'footer.contrib': 'Контрибьютинг',
       'footer.issues': 'Issues',

eval/BENCHMARK.md

@@ -33,7 +33,7 @@ where the skill is weak.
 For each question, in a Claude Code session at the repo root:
 
 ```
-/deep-research <paste the Question block>
+/deepdive <paste the Question block>
 ```
 
 Pin the depth stated in the file. To compare configs, run the same question under:

eval/README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Eval — на какой модели гонять research и как это мерить
 
-Отвечает на два вопроса о deep-research скилле:
+Отвечает на два вопроса о deepdive скилле:
 
 1. **На какой модели запускать ради экономии?** — короткий ответ: не на одной.
    Скилл гетерогенный, и роутинг (`references/model_routing.md`) уже раскидывает
@@ -45,8 +45,8 @@ pip install -r ../scripts/requirements.txt
 cp questions/EXAMPLE.md questions/my-q.md      # заполни
 
 # 2. прогони ОДИН И ТОТ ЖЕ вопрос на разных конфигах, в Claude Code:
-#    /model sonnet → /deep-research <вопрос>          → research/<slug>/
-#    /deep research <вопрос> with all on opus         → research/<slug>-opus/
+#    /model sonnet → /deepdive <вопрос>          → research/<slug>/
+#    /deepdive <вопрос> with all on opus         → research/<slug>-opus/
 #    после каждого прогона запиши цену из /cost
 
 # 3. зарегистрируй прогоны в runs/runs.csv (run_id, slug, config, real_cost_usd)

eval/check_citations.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-Citation integrity check for a deep-research run.
+Citation integrity check for a deepdive run.
 
 Reads the sources of one research run and verifies each URL actually resolves —
 the deterministic guard against hallucinated citations. A source whose access is
@@ -38,7 +38,7 @@
     print("ERROR: 'requests' required. Run: pip install -r scripts/requirements.txt")
     sys.exit(1)
 
-USER_AGENT = "claude-deep-research-citecheck/1.0 (+https://github.com/Socialpranker/claude-deep-research)"
+USER_AGENT = "deepdive-citecheck/1.0 (+https://github.com/Socialpranker/deepdive)"
 TIMEOUT_SECONDS = 12
 DELAY_BETWEEN_REQUESTS = 0.4
 # access values that make a non-200 expected rather than a failure

eval/questions/EXAMPLE.md

@@ -8,7 +8,7 @@ question, so the comparison is apples-to-apples.
 
 ## Question
 
-<The exact research question or decision, as you'd type it after `/deep-research`.
+<The exact research question or decision, as you'd type it after `/deepdive`.
 Be specific — an underspecified question makes runs incomparable.>
 
 ## Depth
@@ -25,6 +25,6 @@ like. The judge reads this to score coverage.>
 
 <Which model setups you'll run. Examples:
 - A: default routing (Opus on phase 1/3/6, Haiku on fan-out, Sonnet/high synth)
-- B: all-opus  (`deep research <q> with all on opus`)
+- B: all-opus  (`deepdive <q> with all on opus`)
 - C: cheap-mode (`... with cheap mode`)
 Give each a run_id you'll use in runs.csv.>

eval/score_run.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-Score one deep-research run across the 6-axis rubric (see eval/rubric.md).
+Score one deepdive run across the 6-axis rubric (see eval/rubric.md).
 
 Splits work the way the rubric does:
   - deterministic axes (citation integrity, source diversity, cost proxy) → here

eval/validate_structure.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-Structural validator for a deep-research run directory.
+Structural validator for a deepdive run directory.
 
 This is the schema guard the eval scripts implicitly depend on. check_citations.py
 and score_run.py both parse the run's files by convention (frontmatter keys, CSV

phases.yaml

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Single source of truth for the deep-research workflow phases.
+# Single source of truth for the deepdive workflow phases.
 # Counts and phase lists in README/SKILL/docs are stamped FROM this file by
 # scripts/stamp_docs.py. Edit phases here, then: python scripts/stamp_docs.py --write
 #

references/api_sources/academic/arxiv.md

@@ -86,7 +86,7 @@ GET /api/query?id_list=2401.12345
 - `econ.*` — Economics
 - `eess.*` — Electrical Engineering and Systems Science
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — find recent ML papers:**
 

references/api_sources/academic/crossref.md

@@ -80,7 +80,7 @@ GET /works?filter=funder:10.13039/100000001&rows=20
 # (NSF funder ID)
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — validate DOI from source:**
 

references/api_sources/academic/openalex.md

@@ -102,7 +102,7 @@ GET /concepts/{concept-id}
 GET /works?filter=concepts.id:{concept-id}&per-page=200
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — get all recent papers in a niche concept:**
 

references/api_sources/academic/semantic_scholar.md

@@ -90,7 +90,7 @@ POST /paper/batch
 }
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — literature scan:**
 
@@ -134,4 +134,4 @@ GET /paper/{recent-paper-id}/references?limit=100&fields=title,authors,year
 
 - Самый удобный академический API — структурированный, free, no key
 - Поле `openAccessPdf` критично — даёт ссылки на free full-text копии (часто preprint versions paywalled статей)
-- Idiomatic для deep-research workflow
+- Idiomatic для deepdive workflow

references/api_sources/code/github.md

@@ -53,7 +53,7 @@ GET /repos/{owner}/{repo}/contents/{path}?ref={branch}
 
 Используй GitHub Trending pages через WebFetch + scraping.
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — find implementations:**
 

references/api_sources/companies/crunchbase.md

@@ -44,7 +44,7 @@ Body: {
 GET /entities/funding_rounds/{uuid}
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — competitive landscape:**
 

references/api_sources/crypto/coingecko.md

@@ -42,7 +42,7 @@ GET /search/trending
 GET /coins/markets?vs_currency=usd&order=market_cap_desc&per_page=100&page=1
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — token landscape:**
 

references/api_sources/financial/fred.md

@@ -55,7 +55,7 @@ GET /series/observations?series_id=UNRATE&api_key={FRED_API_KEY}&file_type=json
 GET /series/search?search_text={query}&api_key={FRED_API_KEY}&file_type=json
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — macro context:**
 

references/api_sources/financial/sec_edgar.md

@@ -51,7 +51,7 @@ GET https://data.sec.gov/api/xbrl/frames/us-gaap/Revenues/USD/CY2023Q4I.json
 GET https://efts.sec.gov/LATEST/search-index?q={query}&forms=10-K
 ```
 
-## Example queries для deep-research
+## Example queries для deepdive
 
 **Phase 4 — company financials:**