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deep-research

deep-research

github.com/coreyhaines31生産性876349 回インストール1 週間前に更新
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deep-research について

deep-researchは、複数の情報源から調査を計画・実行し、結果を統合してブリーフをアーカイブするスキルです。出典の明記、不確実性の提示、調査記録の再利用が必要な場面に向いています。

主な機能

  1. 01調査質問の明確化
  2. 02複数ソースの検索計画と実行
  3. 03テーマと矛盾点の整理
  4. 04確度と証拠の不足点を記録
  5. 05ブリーフの保存と索引管理

活用シーン

  1. 01複数ソースの調査結果で意思決定
  2. 02情報源ごとの主張の食い違いを比較
  3. 03検索可能なアーカイブから過去の調査を再利用

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/coreyhaines31/makerskills --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。

詳細

/deep-research — アーカイブ付きマルチソース調査

複数の情報源から調査を計画、実行、統合します。結果をアーカイブし、蓄積して活用できるようにします。

Step 1 — 質問を明確にする

調査の質問を、簡潔な1文で言い換えます。曖昧な場合は、ユーザーに次の点を尋ねます。

  • この調査結果は、どのような意思決定に役立てますか？
  • 最低限、どのような回答があれば役立ちますか？（調べすぎを防ぎます。）
  • 優先する情報源、または避けたい情報源はありますか？

出力：**調査の質問：** <1文>

Step 2 — 情報源を計画する

質問の種類に応じて、以下の一覧から選びます。利用する情報源と、その理由を記します。

情報源利用する場合方法（ツール名はエージェントによって異なります）
ウェブ検索（Google）信頼できる記事、ドキュメント、公式発表エージェントのウェブ検索（例：Claude Code の WebSearch）
/last30days現時点で人々が実際に話していること — Reddit、X、YouTube、HN、ウェブ上の最新情報インストール済みの場合は last30days スキル。そうでなければ省略し、その不足を記します
特定の URLユーザーから調査の起点となる URL が提示された場合エージェントの URL 取得機能（例：WebFetch）、または curl + defuddle
閲覧可能なページ（認証が必要、JS を多用）料金ページ、製品紹介、プロフィールagent-browser CLI（シェルを利用できる任意のエージェント）
メモリーユーザーがすでに記録した過去の調査、決定事項、コンテキストエージェントのメモリー、または grep ${MAKERSKILLS_MEMORY:-${MAKERSKILLS_CONFIG:-$HOME/.config/makerskills}/memory}/
Notionトピックが既知の Notion ワークスペースに関連する場合Notion API を直接利用（キーは $NOTION_API_KEY。reference_notion_api.md を参照）
調査アーカイブこのトピックに関する過去の /deep-research の実行結果grep ${MAKERSKILLS_CONFIG:-$HOME/.config/makerskills}/deep-research/archive/

可能な場合は、情報源の確認を並行して実行します。ある情報源の結果が別の情報源で必要になる場合（例：ウェブ検索で見つけた URL を agent-browser で閲覧する場合）のみ、順次実行します。

Step 3 — 情報を収集する

選択した各情報源を確認します。各結果について、以下を記録します。

  • 情報源（URL またはシステム）
  • 内容の要約（1～3文）
  • 日付／最新度
  • 情報源への信頼度（高／中／低）

まだ統合はせず、情報を収集するだけにします。

Step 4 — 統合する

  1. 調査結果を分類する：テーマまたはサブクエスチョンごとにまとめます
  2. 矛盾を確認する：情報源同士で意見が異なる箇所を明示します。平均化せず、食い違いを示します。
  3. 信頼度：高（複数の独立した情報源が一致）、中（信頼できる情報源が1つ、または信頼度の低い情報源が複数）、低（単一の逸話または推測）
  4. 不足情報：何が分かれば回答が変わるでしょうか？コーパスに含まれていない情報は何でしょうか？

Step 5 — 調査概要を出力する

次のテンプレートを使用します。

# Research: <question>

**Date:** <YYYY-MM-DD>
**Decision this informs:** <one line>
**Confidence overall:** high / medium / low

## TL;DR
<2–4 sentences with the answer>

## Key findings

### 1. <Finding>
<2–4 sentences>. Sources: [1], [3], [5]

### 2. <Finding>
...

## Contradictions / uncertainty
- <where sources disagree, with each side cited>

## Gaps
- <what's missing from the corpus>
- <what to research next to close the gap>

## Recommended next steps
1. <action>
2. <action>

## Sources
[1] <Title> — <URL or system> (<date>) — <confidence>
[2] ...

Step 6 — アーカイブする

アーカイブは ${MAKERSKILLS_CONFIG:-$HOME/.config/makerskills}/deep-research/archive/ に保存します（存在しない場合はディレクトリを作成します）。スキル自体のフォルダーには、決してアーカイブを書き込まないでください。スキルのインストールやアップグレード時に、ソースとの再同期によって保存内容が消去されます。移行： このスキルのフォルダーに、ユーザーの項目を含む古い references/research-archive/ がある場合は、まずそのファイルをアーカイブディレクトリに移動します。

調査概要を <archive dir>/<YYYY-MM-DD>-<slug>.md に書き込みます。これにより、いつでも grep で検索できます。slug はトピックをケバブケースにしたものです。

<archive dir>/INDEX.md に1行の項目も追記します（存在しない場合は作成します）。

- 2026-06-15 — [<topic>](./<filename>.md) — <one-line TL;DR>

Step 7 — 共有する

アーカイブした後に、以下を行います。

  • 調査概要の全文をチャットに表示する
  • アーカイブのパスをユーザーに伝える
  • 「Notion にプッシュするか、プロジェクトのドキュメントに保存しますか？」 と提案する

組み合わせて使う

  • business-brainstorm — 市場検証のステップでこのスキルを呼び出します
  • /domain — 「.com が利用可能か」を含む調査の場合
  • /last30days — データソースの1つ

品質に関する注意事項

  • 必ず出典を明記してください。 ブリーフ内のすべての主張に出典を示してください。
  • 情報の新しさは重要です。 各出典の日付を記載してください。変化の速い分野（AI、スタートアップ）では、12か月を超えて古い出典の重みを下げてください。
  • 重要な主張を単一の出典だけで判断しないでください。 独立した裏付けを少なくとも2つ得られるまで再検索するか、不確実性を明示してください。
  • 水増しはしないでください。 回答が1段落で済む場合は、1段落で返してください。テンプレートは最大量の目安であり、最低量ではありません。

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