deep-research について
deep-researchは、Geminiで自律的な調査を実行するPythonコマンドラインスキルです。調査の計画、検索、資料の読み込み、レポートの統合を行い、進捗確認や出力形式の指定にも対応します。
主な機能
- 01Geminiによる調査タスクの実行
- 02進捗の配信または状態確認
- 03以前の調査の続行
- 04Markdown・JSON・生データで出力
- 05レポート形式の指定
活用シーン
- 01市場と競合の分析
- 02技術文献のレビュー
- 03デューデリジェンス調査
- 04フレームワークや技術の比較
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:/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
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
- Google AI Studio から Gemini API キーを取得します
- 環境変数を設定します：
または、スキルのディレクトリにexport GEMINI_API_KEY=your-api-key-here.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
- ユーザーが調査を依頼 →
--query "..."を実行します - 推定所要時間（2～10 分）をユーザーに伝えます
--streamで進捗を監視するか、--statusで状態を確認します- 形式を整えた結果を返します
- 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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