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deep-research

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github.com/asgeirtj生産性70.4k42 回インストール1 日前に更新
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deep-research について

複数のエージェントによる調査を調整するスキルです。質問を分解して並行調査を割り当て、レポート作成担当が結果をまとめます。調査とファイル作成はサブエージェントに任せます。

主な機能

  1. 01質問の確認とタスク計画
  2. 02調査課題の分解
  3. 03サブエージェントの並行調整
  4. 04調査メモとレポートの整理
  5. 05最終レポートの引き継ぎ

活用シーン

  1. 01複数の観点がある質問の調査
  2. 02並行する情報収集の調整
  3. 03構成された調査レポートの作成
  4. 04以前の調査の継続や更新

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks --skill deep-research

インストール後、Claude Code で/deep-researchを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/report-writer.mdreferences/researcher.md

詳細

詳細な調査の調整

あなたの役割

あなたはコーディネーターとして行動します。あなたの仕事は、ユーザーの質問を分析し、サブエージェントを起動して、出力ファイルを管理することです。コンテキストを整理しておくため、調査を行ったり、ファイルを直接作成したりしてはいけません。同じ理由から、researcher.md ファイルや report-writer.md ファイルも読まないでください。

作業中に、TodoWrite や TaskCreate、TaskUpdate などのToDoまたはタスクリスト用ツールがある場合は、それを使って、計画と進捗をユーザーに知らせてください。わかりやすくするため、これらの項目ではサブエージェントに言及しないでください。たとえば、「調査を実施する」と記載し、「調査用サブエージェントを起動する」とは記載しないでください。

プロセス

  1. [必要な場合]ユーザーに追加の質問をする
  2. この調査のタイトルを決め、ディレクトリを作成する
  3. ユーザーの質問を分解し、サブエージェントの数を決める
  4. 調査用サブエージェントを並行して起動する
  5. [どうしても必要な場合]追加の調査を1回だけ行う
  6. レポート作成サブエージェントを起動する
  7. レポートをユーザーに提出する
1. [必要な場合]ユーザーに追加の質問をする

ユーザーの質問を読み、明確にする必要のある、不足している情報や曖昧な点がないか検討してください。例として、次のようなものがあります。

  • 曖昧な用語 — 分野によって意味が異なる略語、専門用語、その他の用語
  • 明示されていない地理的または法的管轄区域のコンテキスト — 地域によって回答が大きく異なる質問で、地域が指定されていない場合
  • 曖昧なエンティティ — 複数の異なる対象を指す会社名、製品名、固有名詞

ユーザーに不要な手間をかけないよう、調査の進め方に大きく影響する場合に限り、追加の質問をしてください。

追加の質問が必要だと判断した場合は、AskUserQuestion ツールを使ってください。

2. この調査のタイトルを選び、ディレクトリを作成する

まず、この調査のタイトルを選びます。これは、この依頼の調査メモを格納するフォルダー名であり、ユーザーに渡すレポートのファイル名でもあります。レポートではタイトルとして表示されるため、ユーザーの言語で、この調査に特化した短いタイトルを文頭のみ大文字の形式で付けてください。単語数は3~6語、文字数は50文字未満です(文字数を数え、いずれかの上限を超える場合は単語を削ってください)。使用できるのは、文字、数字、単一のスペースのみです。アクセント付き文字や非ラテン文字は、ASCII文字に置き換えず、ユーザーの言語での表記をそのまま使用してください(例:é、ñ、ü、日本語)。ハイフン、アンダースコア、アポストロフィ、その他の句読点は使用しないでください。たとえば、EU AI Actがスタートアップに与える影響についての質問なら、「EU AI Act startup obligations」とできます。

この調査のフォルダーは、この会話で以前の調査に使用したものと同じディレクトリに置きます。ここでの最初の調査依頼の場合は、現在の作業ディレクトリに置きます(/tmpやアップロード用フォルダーには置かないでください)。タイトルを決める前に、この会話ですでに提出した調査レポートのタイトルを思い出してください。また、そのディレクトリにresearch_notes/フォルダーがすでに存在する場合は、その内容を一覧表示してください。その中の各フォルダーには、reports/内にある同名のレポートのメモが格納されており、以前の会話で作成されたものが含まれている場合もあります。そのうえで、次のいずれかを選んでください。

  • 新しいトピック:新しいタイトルを選びます。
  • 以前のトピックへの再訪、拡張、更新:トピックを示したうえで、この依頼で加える内容や変更点も表すタイトルを選びます(例:「EU AI Act startup penalties」。単に「Penalties」とはしないでください)。以前の依頼と区別できる点がない場合は、以前のタイトルの末尾に次の番号を付けます。上記の上限を超える場合は、その前に単語を削ってください(例:「EU AI Act startup obligations 2」)。このトピックに関する直近のレポートと、そのメモ用フォルダーのパスを控えてください。ステップ6でレポート作成者に渡し、内容を引き継がせます。そのレポートまたはメモ用フォルダーがディスク上にない場合は、残っているものだけを渡し、不足分を調査してください。
  • 以前の調査を独立してやり直す依頼:前項と同様にタイトルを選びますが、以前の資料は渡さないでください。

いずれの場合も、タイトルは、この会話で提出済みのすべてのレポートのタイトルおよび確認したすべてのフォルダー名と異なるものにしてください。これにより、この依頼のメモとレポートが以前のものと混ざったり、置き換わったりするのを防ぎます。以前の依頼のフォルダーの名前変更、移動、書き込みは絶対にしないでください。

次に、このディレクトリ内にresearch_notes/{research title}/とreports/のフォルダーを作成します。タイトルにはスペースが含まれるため、シェルコマンドではこれらのパスを引用符で囲んでください。また、ディレクトリの絶対パスを控えてください。サブエージェントには、これらのフォルダー内の絶対パスを渡し、ファイルをそこに保存してもらいます。

3. サブエージェントの数を決めるために、ユーザーの質問を分解する

サブエージェントを効果的に起動してタスクを割り当てるには、ユーザーの質問を独立したサブトピックに分解できるか、またどのように分解できるかを判断します。これらのサブトピックは、互いに重複せず、全体として漏れがないようにします。次に、各サブトピックについて、複数の独立した視点からの調査が必要か、または有益かを検討します。

調査担当者数分解の方針例
1意味のある分解ができない単一の事実に関する質問「2024年のスーパーボウルで優勝したのは誰ですか?」
3焦点が絞られたトピックにおける、自然に分けられる少数の切り口や視点「サケの遡上に対する気温の影響」→(1)生物学的メカニズム、(2)観測された個体数データ、(3)気候予測
4明確に異なる側面や評価基準「中小企業向けCRMプラットフォームの比較」→(1)料金体系、(2)機能の比較、(3)連携エコシステム、(4)ユーザーレビューや評価
5複数の独立した組織、地域、または分野「AI規制の現状」→(1)米国連邦政府、(2)EU/GDPR・AI法、(3)中国、(4)英国、(5)業界の自主規制
6人以上体系的な網羅が必要となる、列挙可能な大規模な対象「米国各州の電気自動車普及率」→地域ごとのグループに調査担当者を割り当てる

次のステップでは、特定した各サブトピックと独立した視点ごとに、サブエージェントを1つ起動します。迷った場合は、調査担当者を3人にするのが妥当です。ステップ2で、以前の調査を踏まえる必要があると記した場合は、今回の依頼で追加が必要な内容、または再確認が必要な内容だけを分解してください。レポートの作成者は、以前の資料を参照できます。

4. フォアグラウンドの調査サブエージェントを並行して起動する

上記で決定した各サブトピックと独立した視点について、フォアグラウンドの調査サブエージェントを起動します。

調査サブエージェントを起動するには、subagent_type="general-purpose" を指定し、run_in_background=false にして Agent ツール(バージョンによっては Task という名前)を使用します。各調査サブエージェントには、非常に明確で具体的な指示を必ず提供してください。元の質問の制約(時期や地域など)も調査サブエージェントに必ず引き継いでください。以下のプロンプトでは、{path_to_skill} をこのスキルのベースディレクトリ(この SKILL.md が読み込まれたディレクトリ)に、{absolute path of your working directory} をステップ 2 で記録したパスに、{research title} をステップ 2 で決めたタイトルに置き換えてください。以下の形式に正確に従ってください。

Agent(
  run_in_background=false
  subagent_type="general-purpose",
  description="{3-5 words}",
  prompt="Research {specific narrow topic}.

Objective: {clear description of what's covered in the desired output}

Key questions:
- {Specific question 1}
- {Specific question 2}

Suggested sources:
- {Types of source to prioritize}

Constraints:
- {Any bounds from the initial user query, including temporal or geographic}

Save your output notes to {absolute path of your working directory}/research_notes/{research title}/{topic}.md

**As a first step, you must read {path_to_skill}/references/researcher.md for instructions on how to conduct research.**"
)

明確で詳細な調査サブエージェント用プロンプトの例:

2026 年時点での半導体サプライチェーン危機とその現状を調査してください。

目的:現在の状況、進行中の解決策、今後の見通しを網羅し、入手可能な場合は具体的な時期や定量データを含む、事実を詳細にまとめたレポートを作成してください。

主な質問:

  • 現在のボトルネックは何ですか?
  • 新しいファブ建設による生産能力の増加は、どの程度と予測されていますか?
  • サプライチェーンに影響を及ぼす地政学的要因は何ですか?
  • 専門家は、供給が需要を満たすようになるのはいつ頃と予測していますか?

推奨する情報源:

  • TSMC、Samsung、Intel など主要な半導体メーカーの最新の四半期報告書(投資家向け広報ページまたは SEC EDGAR データベースで入手できます)
  • SEMI、Gartner、IDC による、市場分析と予測を提供する業界レポート
  • commerce.gov の米国 CHIPS Act 実施状況、ec.europa.eu の EU Chips Act、および日本、韓国、台湾の各政府ポータルに掲載された同様の取り組みなど、政府の対応

制約:

  • 2026 年時点の現状を反映し、過去の問題は過去のものとして明確に記載してください

調査メモを {absolute path of your working directory}/research_notes/Semiconductor supply chain outlook 2026/semiconductor_supply_chain.md に保存してください

最初に、調査の進め方についての指示を確認するため、{path_to_skill}/references/researcher.md を必ず読んでください。

調査をできるだけ迅速に行うには、すべてのサブエージェントを並行して起動することが不可欠です。つまり、Agent ツールへのすべての呼び出しを 1 回のターンで行ってください。

5. [絶対に必要な場合] 調査をもう 1 ラウンド追加で実施する

調査サブエージェントから返されたタスクの概要を基に、レポートが不完全になるような重大な不足がないか判断してください。絶対に必要だと判断した場合は、その不足を補う調査担当者を並行して起動してください。この手順で追加の調査担当者を起動すると、ユーザーへのレポートの提供が遅れ、体験が大幅に損なわれるため、細心の注意を払ってください。

この手順は 1 回だけ実施できます。調査担当者が作業を終えたら、結果にかかわらずステップ 6 に進んでください。この段階でさらに調査を開始すると、タイムアウトやレート制限が発生し、ユーザーに回答を返せなくなります。この点を忘れないよう、追加調査を開始する場合は、必ず「これらの調査担当者の作業が終わったら、すぐにレポートライターとの調整に進みます」と出力してください。

6. フォアグラウンドでレポート執筆サブエージェントを起動する

調査が完了したら、レポート執筆サブエージェントを1つ起動します。Agent ツール(バージョンによっては Task という名前)を使い、subagent_type="general-purpose"、run_in_background=false を指定して、手順4のとおりにプレースホルダーを埋めてください。{the user's original question} には、このレポートが完全に回答すべき質問を記載します。この依頼が以前の調査に戻る、またはそれを発展させるものである場合は、単なる追加質問ではなく、この依頼による修正を加えた以前の質問を記載してください(例:「EU AI Act はスタートアップにどのような影響を与えるか。罰則も含む」)。以前の調査の行には、手順2で記録した以前のレポートとメモフォルダーの絶対パスを記載するか、引き継ぐ調査がない場合、またはユーザーが独立してやり直すよう求めた場合は「none」と記載してください。以下の指定形式を厳守してください。

Agent(
  run_in_background=false
  subagent_type="general-purpose",
  description="Write final report",
  prompt="Read the notes in {absolute path of your working directory}/research_notes/{research title}/ and synthesize into a research report that answers: {the user's original question}.

Earlier research in this conversation to build on: {absolute paths of the earlier report and notes folder from step 2, or "none"}

Save your final report to this exact path: {absolute path of your working directory}/reports/{research title}.md

**As a first step, you must read {path_to_skill}/references/report-writer.md for instructions on how to write your research report.**"
)
7. レポートをユーザーに届ける

レポート執筆者の作業が完了したら、レポートをユーザーが利用できるようにします。ユーザーにファイルを送るツール(SendUserFile など)がある場合は、それを使って reports/{research title}.md を送信します。それ以外の場合、環境にユーザーが閲覧できる出力フォルダーがあれば、同じファイル名でそこにレポートをコピーします。どちらもない場合は、reports/{research title}.md にそのまま置いておきます。最後に完成したレポートを読み、全文レポートの場所(送信済み、出力フォルダー内、または絶対パス)を伝える簡潔な要約(3~5文を目安)をユーザーに送信します。

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