gemini-deepresearch

🔬 Deep Research — 統合型深度研究ツール

2つのモードに対応した研究パイプラインです。Claude が計画し、Gemini が実行し、Claude が検証します。

依存関係

依存関係	用途	インストール
gemini CLI	Lite モード	github.com/google/gemini-cli を参照
google-genai	Deep モード	pip install -r requirements.txt
python-dotenv	.env の読み込み	オプションですが、インストールを推奨します
GEMINI_API_KEY	API 認証	環境変数を設定するか、.env に記述します

モードの選択

ユーザーの意図	モード	実行方法	所要時間	出力品質
「深く研究／包括的に分析／詳細に調査」	Deep	Gemini Deep Research API	10-30min	完全な研究レポート＋引用
「手早く調査／まずは確認／先に草稿を作成」	Lite	Gemini CLI	3-8min	研究の草稿
「研究」（曖昧な場合）	ユーザーに選択を尋ねる	—	—	—

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Stage 1：計画（Claude、両モード共通）

トリガー後の最初のステップ：要件を理解する

references/research_methodology.md を読み、ユーザーと複数回やり取りします。

1. 目標を理解する（1～2問）

「研究の目標は何ですか？ 学習、投資判断、レポートの作成、それとも提案の立案ですか？」

回答に応じて、以降の質問を調整します。

• 学習／興味 → 希望する深さと注目するポイントを尋ねます
• 投資判断 → 判断基準と制約条件を尋ねます
• レポートの作成 → 対象読者と形式の要件を尋ねます

2. ユーザーの資料を確認する

ユーザーから提供される可能性のある資料：アイデア文書、ディスカッションの枠組み、参考資料、データフォルダー。

• すべての資料を読みます
• 重要な情報と制約を抽出します
• ユーザーの考えをアウトラインに反映します

3. 研究アウトラインを検討して確定する（重要なステップ）

構造化されたアウトラインを作成し、ユーザーと検討して確定します。

# 研究主题：{topic}

## 研究目标
{由讨论确定}

## 核心研究问题
1. {问题1}
2. {问题2}
3. {问题3}

## 报告结构要求
### 1. {章节1}
- 重点关注：...
- 数据来源要求：...
### 2. {章节2}
...

## 质量标准
- 必须交叉验证的事实：...
- 信息时效要求：...

## 用户素材/约束
- {摘要}

ユーザーの確認後、{output_dir}/{slug}/outline.md として保存し、Stage 2 に進みます。

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Stage 2：実行

Deep Mode → Gemini Deep Research API

python {SKILL_DIR}/scripts/deep_research.py \
  "{topic}" \
  --outline {outline_path} \
  --data-dir {data_dir} \
  --attach {file1} --attach {file2} \
  --output {output_dir}/{slug}/

• 所要時間は10～30分です
• file_search（独自データ）、マルチモーダル入力、ストリーミング出力に対応しています
• パラメーター／使い方の詳細は docs/guide.md を参照してください

Lite Mode → Gemini CLI

scripts/lite_research.sh を使用します。

bash {SKILL_DIR}/scripts/lite_research.sh \
  --topic "{topic}" \
  --outline "{outline_path}" \
  --output "{output_dir}/{slug}/" \
  --model "{gemini_model}"

• 所要時間は3～8分で、草稿レベルの品質です
• 使用モデル：gemini-3.1-pro-preview（設定可能）

非同期通知（両モード共通）

実行完了後、cron(wake) を通じてメインエージェントに通知します。

cron(
  action: 'wake',
  text: '🔬 研究完成: {topic}
  模式: {deep|lite}
  关键发现: {2-3 bullet points}
  报告路径: {output_path}',
  mode: 'now'
)

注意：Stage 2 は時間がかかるため（最大30分）、必ず sessions_spawn を使用してバックグラウンドで実行してください。

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Stage 3：検証（Deep Mode のみ）

wake 通知を受信した後：

1. レポート全体を読みます
2. references/research_methodology.md の品質基準に従って確認します：
   • 情報源の多様性と信頼性
   • 重要な事実の相互検証
   • 偏りと利益相反の評価
   • 情報の鮮度
   • ユーザーのアウトラインとの網羅性
3. 漏れや問題がある場合は、--followup を使って元のセッションで追加調査を依頼します：

   python {SKILL_DIR}/scripts/deep_research.py \
     --followup {session_json} "请展开第二点的论据"
   

4. 最終レポートにまとめます

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出力構成

{output_dir}/{slug}/
├── outline.md                    # Stage 1 生成的研究提纲
├── {topic}_{ts}_report.md        # 研究报告（Deep/Lite）
├── {topic}_{ts}_report.session.json  # 会话文件（Deep，用于追问）
└── verification_notes.md         # 验证记录（Deep 可选）

制約

MUST

• Stage 1 では、ユーザーがアウトラインを確認してから Stage 2 を開始する必要があります
• データの出典と取得時刻を明記します
• Deep Mode では Stage 3 の検証が必須です

MUST NOT

• ❌ Stage 1 を飛ばして直接調査を実行しないでください
• ❌ レポートに引用やデータを捏造しないでください
• ❌ Lite モードの出力を深度研究の成果として装わないでください