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deep-research

deep-research

github.com/cnemri生産性129103 回インストール38 週間前に更新
リポジトリ

deep-research について

Interactions API 経由で Gemini Deep Research Agent を使うコマンドラインのリサーチスキルです。検索を計画し、ウェブや指定ファイルを読み、引用付きレポートをまとめます。追加調査や結果の保存にも対応します。

主な機能

  1. 01自律的な調査計画と検索
  2. 02ウェブ情報とローカルファイルの読解
  3. 03大規模ファイル群の検索用インデックス化
  4. 04ストリーミング出力と切断後の再接続
  5. 05引用付きレポートの保存とセッション継続

活用シーン

  1. 01技術トピックの調査
  2. 02レポートや会議メモの分析
  3. 03大量の PDF から傾向を発見
  4. 04レポートについて追加質問

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/cnemri/google-genai-skills --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/online_docs.mdscripts/research.py

詳細

ディープリサーチ

計画、検索、読み込み、情報の統合が必要な、深く自律的な調査タスクにこのスキルを使用します。

このスキルは、Interactions API を介して Gemini Deep Research Agent（deep-research-pro-preview-12-2025）を使用します。

前提条件

  • Interactions API（現在、AI Studio でプレビュー提供中）にアクセスするには、GOOGLE_API_KEY が必要です。
  • google-genai SDK v0.3.0 以降

使用方法

基本的な調査

調査タスクを開始し、結果をコンソールにストリーミングします。

uv run skills/deep-research/scripts/research.py "Research the history of RISC-V architecture."
コンテキストを指定した調査（ファイルまたはディレクトリ）

ローカルファイル（PDF、テキスト）またはディレクトリ全体を指定し、エージェントに読み込ませて調査に反映できます。

直接アップロード（特定のドキュメントに最適）：

# Single file
uv run skills/deep-research/scripts/research.py "Analyze this report" --file report.pdf

# Entire directory
uv run skills/deep-research/scripts/research.py "Summarize these meeting notes" --file ./notes/

File Search Store（大規模なコーパスに最適）： --use-file-store を使用すると、ファイルをコンテキストウィンドウにアップロードする代わりに、検索可能なストア（RAG）にインデックス化できます。

uv run skills/deep-research/scripts/research.py "Find trends in these 1000 PDFs" --file ./large_corpus/ --use-file-store
レポートの保存

最終的な Markdown レポートをファイルに保存します。

uv run skills/deep-research/scripts/research.py "Competitive landscape of EV batteries" --output report.md
調査の継続（フォローアップ）

前回の実行開始時に表示された Interaction ID を使用して、既存の調査セッションにフォローアップの質問をします。

uv run skills/deep-research/scripts/research.py "Elaborate on the second point about lithium supply." --follow-up "INTERACTION_ID_HERE"

参考資料

動作の仕組み

  1. 計画：エージェントがプロンプトを複数のステップに分解します。
  2. 実行：エージェントが自律的にウェブを検索し、指定されたファイルを読み込みます。
  3. 耐障害性：長時間実行中にストリームが切断された場合、スクリプトが自動的に再接続します。
  4. 統合：出典を明記した包括的なレポートを作成します。

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