perplexity-web-research

Perplexity Web Research

Web リサーチ、深い推論、独立した検証に Perplexity プラグインと llm CLI を使用します。

クイックスタート

llm -m sonar 'your question here'

モデルの選択

モデル	用途	コンテキスト	Web 検索
sonar	簡単な検索、一般的な質問（デフォルト）	128k	✓
sonar-pro	綿密な回答、詳細なリサーチ	200k	✓
sonar-deep-research	複雑で多面的なリサーチ	128k	✓
sonar-reasoning	段階的な推論が必要な質問	128k	✓
sonar-reasoning-pro	詳細な高度な推論	128k	✓
r1-1776	Web 検索を使わない推論	128k	✗

ほとんどのクエリでは sonar から始めてください。包括的な調査（sonar-pro）、複雑な統合（sonar-deep-research）、論理的な推論（sonar-reasoning／sonar-reasoning-pro）が必要な場合は、ほかのモデルに切り替えてください。

詳しい選択基準、判断フローチャート、例については、references/model-selection-guide.md をご覧ください。

使用する場面

このスキルは、主に次の 3 つの場面で使用します。

1. 最新情報や外部の知識が必要な場合

最新情報が必要で、標準の Web 取得ツールではなく、意図的に Perplexity を使用する場合：

• ドキュメントの検索：最新の API ドキュメント、ライブラリのリファレンス、フレームワークのガイド
• ライブラリのバージョン：「X の最新バージョンは？」
• 最近の変更点：「Y バージョン 2.0 では何が変わった？」
• エラーの調査：見慣れないエラーメッセージやスタックトレース
• 技術の検証：「X は Y の機能をサポートしている？」
• 時事情報：最近のニュース、発表、リリース
• ファクトチェック：学習データのカットオフ以降に変更された可能性のある情報

2. セカンドオピニオンが必要な場合

決定やアプローチを確定する前に、独立した見解を得たい場合：

• アーキテクチャの決定：「アプローチ A と B のトレードオフは？」
• 技術の選択：「このユースケースには X と Y のどちらを使うべき？」
• 設計の検証：「このアプローチはベストプラクティスと見なされている？」
• 問題の検証：「この問題についての考え方は正しい？」
• 別の視点：「ほかにどのような解決方法がある？」

3. 深い推論を委任する場合

情報の最新性が必要ない場合も含め、複雑な分析的思考を専門の推論モデルに委任したい場合：

• 複雑な問題解決：体系的な分析を必要とする多段階の推論
• アルゴリズムの検討：「このアルゴリズムをどのように最適化すべき？」
• システム設計：「このシステムをどのように設計すべき？」
• トレードオフ分析：多数の変数を考慮した複数の選択肢の比較
• 数学的推論：計算、証明、定量分析

使用しない場面

次の用途には使用しないでください。

• ローカルのコードベースに関する質問：代わりに grep／read ツールを使用してください
• すでにコンテキストにある情報：既存の会話コンテキストを使用してください
• 簡単な事実確認の質問：十分な場合は学習データを使用してください
• ファイル操作が必要なタスク：コード分析、リファクタリング、編集

このスキルは標準の Web ツール（WebFetch、WebSearch）を置き換えるのではなく、補完するものです。Perplexity 固有の機能（推論モデル、情報の統合、別の視点）が必要かどうかに応じて使い分けてください。

クエリ作成のベストプラクティス

より良い結果を得るため、効果的なクエリを作成してください。

• あいまいな表現ではなく、具体的で詳細な内容にします
• 最新情報が必要な場合は、対象期間を指定します
• 有用な場合は、出力形式を指定します
• 分野に適した用語を使います

包括的なクエリ作成の方法と例については、references/query-strategies.md をご覧ください。

使用例

最新情報：ドキュメントの検索

llm -m sonar 'Next.js App Router documentation 2026'

最新情報：エラーの調査

llm -m sonar 'ECONNREFUSED error when connecting to PostgreSQL'

最新情報：ライブラリのバージョン

llm -m sonar 'latest stable version of React 2026'

最新情報：複雑なリサーチ

llm -m sonar-deep-research 'comparison of WebSocket vs Server-Sent Events for real-time updates in 2026'

セカンドオピニオン：アーキテクチャの決定

llm -m sonar-pro 'trade-offs between microservices and monolith for a team of 5 engineers'

セカンドオピニオン：技術の選択

llm -m sonar 'should I use PostgreSQL or MongoDB for a social media analytics platform'

深い推論：アルゴリズムの設計

llm -m sonar-reasoning 'how to design an efficient caching strategy for a rate-limited API with bursty traffic patterns'

深い推論：システムアーキテクチャ

llm -m sonar-reasoning-pro 'design a scalable job queue system that handles both immediate and scheduled tasks with priority levels'

サブエージェントとしての使用

このスキルは、直接呼び出すことも、複雑な調査タスクのサブエージェントとして起動することもできます。

直接呼び出す場合は、結果をすぐに取り込める単純なクエリに使用します。

サブエージェントとして呼び出す場合は、調査に複数回の反復や調査結果の統合が必要な場合、または他のタスクに取り組んでいる間に調査を進められる場合に使用します。

詳しいパターンと例については、references/subagent-patterns.mdを参照してください。

コンテキストマーカー

このスキルを使用する場合は、メッセージの開始マーカーとして🔍を追加してください。

🔍 I will research Next.js App Router on Perplexity...

セットアップ

llm CLIまたはPerplexityプラグインがインストールされていない場合は、インストール手順についてreferences/setup.mdを参照してください。

他のツールとの関係

このスキルは、標準的なウェブツール（WebFetch、WebSearch）を補完するものであり、置き換えるものではありません。

Perplexityを使用する場合：

• 複雑な分析に特化した推論モデルが必要な場合
• 複数のソースからの情報の統合や多様な視点が必要な場合
• 独立した検証やセカンドオピニオンが必要な場合
• Perplexityの特定のモデル機能が必要な場合

標準的なウェブツールを使用する場合：

• 特定のURLやページに直接アクセスしたい場合
• 既知のソースから生のコンテンツを取得したい場合
• 特化した推論を使わずに一般的なウェブ検索を行いたい場合