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deep-research

deep-research

github.com/sanjay3290生産性447659 回インストール7 週間前に更新
リポジトリ

deep-research について

deep-research は、Gemini を利用して調査を計画し、情報を検索・読解してレポートにまとめる自律調査スキルです。進捗確認や追加調査に対応し、Markdown、JSON、未加工データで出力できます。

主な機能

  1. 01自律的な調査とレポート作成
  2. 02リアルタイム進捗配信と状態確認
  3. 03追加クエリによる調査の継続
  4. 04Markdown、JSON、未加工データでの出力

活用シーン

  1. 01市場・競合分析
  2. 02技術文献レビュー
  3. 03デューデリジェンス調査
  4. 04フレームワークや製品の比較

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/sanjay3290/ai-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

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

.env.example
.gitignore
README.md
requirements.txt
scripts/
research.py

詳細

Gemini Deep Research スキル

自律的な調査タスクを実行し、計画、検索、情報の読み込み、統合を行って包括的なレポートを作成します。

要件

  • Python 3.8+
  • httpx：pip install -r requirements.txt
  • GEMINI_API_KEY 環境変数

セットアップ

  1. Google AI Studio から Gemini API キーを取得します
  2. 環境変数を設定します： 
    export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here
    または、スキルのディレクトリに .env ファイルを作成します。

使用方法

調査タスクを開始する
python3 scripts/research.py --query "Research the history of Kubernetes"
構造化出力形式を指定する
python3 scripts/research.py --query "Compare Python web frameworks" \
  --format "1. Executive Summary\n2. Comparison Table\n3. Recommendations"
進捗をリアルタイムでストリーミングする
python3 scripts/research.py --query "Analyze EV battery market" --stream
待機せずに開始する
python3 scripts/research.py --query "Research topic" --no-wait
実行中の調査状況を確認する
python3 scripts/research.py --status <interaction_id>
完了まで待機する
python3 scripts/research.py --wait <interaction_id>
前回の調査から続ける
python3 scripts/research.py --query "Elaborate on point 2" --continue <interaction_id>
最近の調査を一覧表示する
python3 scripts/research.py --list

出力形式

  • デフォルト：人が読みやすい Markdown レポート
  • JSON（--json）：プログラムで使用するための構造化データ
  • Raw（--raw）：未加工の API レスポンス

費用と時間

指標値
時間タスクあたり 2～10 分
費用タスクあたり $2～5（複雑さにより変動）
トークン使用量入力約 250k～900k、出力約 60k～80k

最適な用途

  • 市場分析と競合環境の調査
  • 技術文献レビュー
  • デューデリジェンス調査
  • 歴史調査と年表の作成
  • 比較分析（フレームワーク、製品、テクノロジー）

ワークフロー

  1. ユーザーが調査を依頼 → --query "..." を実行します
  2. 推定所要時間（2～10 分）をユーザーに伝えます
  3. --stream で進捗を監視するか、--status で状態を確認します
  4. 形式を整えた結果を返します
  5. 追加の質問には --continue を使用します

終了コード

  • 0：成功
  • 1：エラー（API エラー、設定の問題、タイムアウト）
  • 130：ユーザーによるキャンセル（Ctrl+C）

コメント

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