gemini-search

Gemini 文献検索

検索クエリ：$ARGUMENTS

役割と位置付け

このスキルでは、Gemini を幅広い文献発見の情報源として使用します。

スキル	情報源	最適な用途
/arxiv	arXiv API	最新のプレプリント、最先端の未査読研究
/semantic-scholar	Semantic Scholar API	引用数付きの出版済み学会・ジャーナル論文（IEEE、ACM、Springer）
/deepxiv	DeepXiv CLI	段階的な読解：検索、概要、セクションマップ、セクションの読解
/exa-search	Exa API	幅広いウェブ検索：ブログ、ドキュメント、ニュース、企業、研究論文
/gemini-search	Gemini MCP / CLI	AI を活用した幅広い文献発見 — 複数の切り口、別名、サブ問題を横断して検索

キーワードの一致を超えた、AI による文献発見を行いたいときは Gemini を使用してください。Gemini はトピックをサブ問題に分解し、名称のバリエーションを調べ、従来の API 検索では見つからない可能性のある論文を見つけ出します。

定数

• MAX_RESULTS = 15 — Gemini が見つける論文の目標数です。
• MIN_YEAR = 2022 — デフォルトの最小出版年です。— year: 2020- で上書きできます。
• DEFAULT_MODEL = auto-gemini-3 — サーバー側の容量に応じて Gemini 3 ファミリー（Pro / Flash）内で自動ルーティングします。mcp__gemini-cli__ask-gemini および gemini-cli v0.40+ で必須です。OAuth 個人アカウントまたは Google One AI Pro アカウントで容量が枯渇すると、明示的に指定した gemini-3-pro-preview は通知なく gemini-2.5-pro にダウングレードされます。— model: gemini-3-flash-preview で上書きすると（Gemini 3 Flash を明示指定。より高速で、クォータが多い）、または — model: gemini-2.5-pro / gemini-2.5-flash で上書きできます（レガシー版。古い gemini-cli < v0.40 を使用している場合のみ）。MCP ツールはこれらすべてを指定どおりに受け付けます。

上書き指定（引数に追加）：

• /gemini-search "topic" — max: 20 — 最大 20 件の論文を要求します
• /gemini-search "topic" — year: 2020- — 2020 年以降の論文を対象にします
• /gemini-search "topic" — code-only — オープンソースコードがある論文のみを対象にします
• /gemini-search "topic" — venues: NeurIPS,ICML,ICLR — 特定の会議・ジャーナルに絞ります
• /gemini-search "topic" — model: gemini-3-flash-preview — Gemini 3 Flash（より高速でクォータが多く、Pro より性能は低め）
• /gemini-search "topic" — model: auto-gemini-3 — 負荷に応じて Gemini 3 ファミリー内で自動ルーティングします
• /gemini-search "topic" — model: gemini-2.5-pro — レガシー版（gemini-cli < v0.40 の場合のみ）

環境とセットアップ

前提条件

1. Node.js v16.0.0+
2. Google Gemini CLI — インストール済みで、認証されていること

   npm install -g @google/gemini-cli
   gemini auth
   

3. gemini-mcp-tool — Claude Code 用の MCP ブリッジ（jamubc/gemini-mcp-tool）

   npm install -g gemini-mcp-tool
   

MCP の設定

~/.claude.json（Claude Desktop の場合は %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "gemini-cli": {
      "command": "gemini-mcp"
    }
  }
}

npx を使用する方法（自動インストール）：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gemini-mcp-tool"]
    }
  }
}

または、1 行でセットアップします。

claude mcp add gemini-cli -- npx -y gemini-mcp-tool

認証

Gemini CLI は Google アカウントまたは API キーを使用します。.claude/.env に次を追加します。

# .claude/.env
GEMINI_API_KEY=your-key-here

Claude Code は .claude/.env を環境変数として自動的に読み込みます。

• Google AI Studio から無料のキーを取得できます
• Flash モデル（gemini-2.5-flash）には余裕のある無料枠があります（500 req/min）

利用可能な MCP ツール

ツール	パラメーター	説明
mcp__gemini-cli__ask-gemini	prompt（必須）、model（任意）、sandbox（任意）	Gemini に分析または調査を依頼します。@file 構文に対応しています
mcp__gemini-cli__sandbox-test	prompt（必須）、model（任意）	サンドボックスで安全にコードを実行します
mcp__gemini-cli__ping	—	接続テスト
mcp__gemini-cli__help	—	Gemini CLI のヘルプを表示します

セットアップの確認

gemini --version

ワークフロー

ステップ 1：引数を解析する

$ARGUMENTS を解析して、次の項目を取得します。

• query：調査トピック（必須）
• max：MAX_RESULTS を上書きします
• year：最小出版年（例：2020-）
• code-only：オープンソースコードがある論文のみを含めます
• venues：カンマ区切りの会議・ジャーナルフィルター
• model：DEFAULT_MODEL を上書きします

ステップ 2：検索を実行する（MCP を優先）

優先度 1 — Gemini MCP（推奨）：

検索プロンプトを使って mcp__gemini-cli__ask-gemini の呼び出しを試みてください。

mcp__gemini-cli__ask-gemini({
  prompt: 'You are a research literature scout. Search comprehensively for papers on: "QUERY"

IMPORTANT CONSTRAINTS:
1. Search from MULTIPLE angles — do not just use the exact query. Decompose the topic into sub-problems, aliases, neighboring tasks, and common benchmark/settings variants.
2. Prefer papers that are genuinely relevant, not merely keyword-adjacent.
3. Include top venues, journals, surveys, recent preprints, and papers with code when available.
4. Focus on papers from MIN_YEAR onward unless older foundational work is necessary.

For EACH paper found, provide ALL of the following in this exact format:
- Title: [exact title]
- Authors: [full author list]
- Year: [publication year]
- Venue: [exact conference/journal name + year, or "arXiv preprint" if not published]
- arXiv ID: [format 2401.12345, or "N/A"]
- DOI: [if available, or "N/A"]
- Code URL: [GitHub/GitLab link if available, or "No code"]
- Summary: [one-sentence core contribution]

Find at least MAX_RESULTS papers with good coverage across:
- strong recent papers from top venues
- surveys/reviews if they exist
- papers with open-source code
- closely related variants of the topic

Format as a numbered list with all fields for each paper.',
  model: 'auto-gemini-3'
})

優先度 2 — Gemini CLI にフォールバック（MCP が利用できない場合）：

mcp__gemini-cli__ask-gemini が失敗するか、設定されていない場合は、CLI にフォールバックしてください。

gemini -p 'You are a research literature scout. Search comprehensively for papers on: "QUERY"
...same prompt as above...' 2>/dev/null

• タイムアウト：120 秒
• 標準エラー出力：/dev/null にパイプします。フックの警告が含まれており、応答の一部ではありません。

どちらを使うか：

• MCP は Claude Code のツールシステムとネイティブに統合され、モデル選択を処理し、シェルのエスケープに関する問題を回避できるため、優先されます。
• CLI へのフォールバックにより、MCP が設定されていない場合や MCP サーバープロセスがクラッシュした場合でも、このスキルを使用できます。

ステップ 3：結果を解析する

Gemini の応答から論文の構造化情報を抽出します。各論文について、次の形式に正規化します。

{
  title, authors, year, venue,
  arxiv_id,    // "N/A" if not available
  doi,         // "N/A" if not available
  code_url,    // "No code" if not available
  summary      // one-sentence contribution
}

Gemini が要求された数より少ない論文を返した場合は、その旨を記載しますが、再検索はしないでください。

ステップ 4：結果を提示する

結果を構造化された表として整形します。

| # | Title | Venue | Year | Code | Summary |
|---|-------|-------|------|------|---------|
| 1 | ... | NeurIPS 2024 | 2024 | [GitHub](url) | ... |
| 2 | ... | IEEE TWC | 2023 | No | ... |

各論文について、次の情報も表示します。

• arXiv ID：利用可能な場合（/arxiv との相互参照用）
• DOI：利用可能な場合（出版済み論文の正規リンク）
• コード：GitHub/GitLab のリンク、または「なし」

ステップ 5：フォローアップを提案する

結果を提示した後、次を提案します。

/semantic-scholar "topic"    — search published venue papers with citation counts
/arxiv "arXiv:XXXX.XXXXX"   — fetch specific preprint details
/research-lit "topic" — sources: gemini, semantic-scholar  — combined multi-source review
/novelty-check "idea"       — verify novelty against literature

重要なルール

• まず MCP、次に CLI。 gemini -p にフォールバックする前に、必ず mcp__gemini-cli__ask-gemini を試してください。
• Gemini は発見のための情報源であり、データベースではありません。 学習データに基づいて「把握している」論文が結果に含まれる場合があります。正確性が重要な場合は、タイトル、会議名、年などの重要な詳細を /semantic-scholar または /arxiv で必ず相互確認してください。
• 引用数の取得に Gemini を使用しないでください。 引用数を幻覚する可能性があります。信頼できる引用データには Semantic Scholar を使用してください。
• CLI モードでは標準エラー出力を /dev/null にパイプしてください — Gemini CLI は標準エラー出力にフックの警告を出力します。
• CLI モードではタイムアウトを長めに設定してください — Gemini の綿密な検索には 30～60 秒かかることがあります。タイムアウトは 120 秒に設定してください。
• MCP と CLI の両方に接続できない場合は、代替手段として /semantic-scholar、/arxiv、または /research-lit "topic" — sources: web の使用を提案してください。