pulse

Pulse — 複数ソースによる最新動向リサーチ

移植性： Claude Code CLI と Claude.ai で動作します。Phase 4 では、ライブインターフェースを試す前に、ローカルの X/Twitter 検索エクスポートを受け付けます。

設定可能な期間内に、Reddit、Hacker News、オープンウェブ、（任意で）X/Twitter におけるトピックについての発言をまとめる、最新動向を重視したリサーチスキルです。引用、エンゲージメントの指標、プラットフォーム横断のパターン分析を含む、まとまりのあるブリーフィングを1つ作成します。このスキルが捉えるのは、正式なリファレンスではなく、現在の会話です。

呼び出し

明示的なトリガーフレーズ：

• 「[トピック]についてpulseして」
• 「[トピック]で何が起きてる？」
• 「[トピック]について、みんな何と言ってる？」
• 「[トピック]についての現在の会話」
• 「[トピック]の動向を調べて」
• 「トレンド：[トピック]」
• 「[トピック]について情報を探して」

以下も対象です：最新動向を踏まえた競合調査、トレンド発見、ツール比較、オーディエンスのセンチメント分析。

エージェントの完全性ルール（Research-Pack の規約）

以下のルールは実行全体に適用されます。Research-Pack の規約を引き継いでおり、PR #657 のスキル横断的な一貫性監査によって固定されています。

• 実行規律。 Phase 1〜3 は並行して実行します（Reddit、HN、Web は相互に独立しています）。各フェーズ内では、呼び出しを順番に行います。各プラットフォームにつき、1秒あたり1クエリのレート制限。 同じフェーズ内で次の呼び出しを行う前に、応答を受信したことを確認します。
• ソース規律。 引用できるのは、このセッションでのツール呼び出しによって返されたソースのみです。学習済みの知識には [Background — not from search] とラベルを付け、主要な調査結果の件数から除外します。
• 3種類の件数の追跡。 送信したクエリ数／受信したソース数（表示数）／引用したソース数。統合セクションに監査ログとしてインライン表示します。決定的な件数の算出には scripts/citation_tracker.py を使用します。
• 再試行ポリシー。 失敗した場合 → 3秒待機 → 1回だけ再試行 → ログに記録します。すべてのソースを通じて3回連続で失敗した場合： 停止してユーザーに警告し、収集済みの情報を共有します。空のファイルは決して渡しません。
• プラン階層の検出。 Reddit と HN は認証不要の公開 JSON API です（プランごとではなく、IP ごとにレート制限されます）。利用可能な場合は、応答ヘッダーからレート制限の兆候を示します。それ以外の場合は、適切に機能を縮退させます。

標準規約については references/research_pack_conventions.md を、レート制限の根拠については references/parallel_execution_discipline.md を参照してください。

Phase 0：Grill-Me インテーク（回答を迫る質問を2〜4個、1つずつ）

依存関係の順に質問します。各質問には、尋ねる理由を明記します。停止条件：最大4問。

Q1（起点）— トピックの具体性

トピックは何ですか？1〜2文で、具体的に述べてください。「AI」や「テクノロジー」では曖昧な調査になります。「小規模チーム向けのセルフホスト型 LLM デプロイ」や「エンタープライズのエンジニアリング組織における Claude Code の導入」なら、有用な回答が得られます。

尋ねる理由： 具体性が検索の質を左右します。曖昧なトピックからは、曖昧なブリーフィングしか得られません。トピックの範囲が広い場合、検索リソースをノイズに費やすよりも、今ここで絞り込みたいと考えています。

曖昧な回答は受け入れません。 ユーザーが「AI」と答えたら、1度だけ問い返します：「AI のどの側面ですか？導入、安全性、能力、規制、比較のどれですか？切り口を1つ選んでください。」1度問い返してもなお絞り込まない場合は、「トピックが曖昧なため、深掘りではなく概観レベルの調査です」という注意書きを明示して回答します。

Q2（Q1 に依存）— 切り口

最も重視する切り口は何ですか？1つ選んでください：

1. トレンド — 何が加速または減速しているか
2. センチメント — 人々がどう感じているか
3. 問題 — 課題や不満
4. 機会 — ギャップや満たされていないニーズ
5. 比較 — 他の選択肢と比べてどうか

尋ねる理由： 切り口によって、重みを置くソース（センチメントなら Reddit、技術的な批評なら HN、トレンドの報道なら Web）と、統合結果の順位付け方法が決まります。

選択を必須とします。推奨されるデフォルト： トピックに明らかに別の切り口が適している場合を除き、トレンドを選びます。

Q3（常に） — 期間

期間：7／14／30／60／90日ですか？ デフォルトは30日です。

質問する理由： 7日なら会話の急変を捉え、90日なら継続的な論調の変化を捉えられます。ニュースの新しさがどれほど重要かに基づいて選んでください。

デフォルトを設定して選択を促します。

Q4（Q1に依存） — プラットフォームの範囲

対象外にするプラットフォームはありますか？ デフォルトでは、Reddit + Hacker News + オープンウェブを対象とし、ブラウザーの自動化が利用可能な場合はX/Twitterも対象にします。不要なものがあれば除外してください。

質問する理由： プラットフォームを除外すると、検索予算を節約できます。センチメントではRedditが優勢で、技術的な批評ではHNが優勢です。網羅性ではウェブが優勢で、速報性ではXが優勢です。調査の観点に合わないものは除外してください。

Q1 + Q2から、明らかに対象外のプラットフォームがあると考えられる場合にのみ質問します（例：消費者センチメントに関するトピックでは、HNの有用性が低い）。それ以外はデフォルトで「すべてのプラットフォーム」とします。

終了条件： Q4の後（または依存関係によるスキップでそれ以前）に方針を決定し、フェーズ1を開始します。質問は最大4つまでとし、複数の質問をまとめてはいけません。

事前準備

各フェーズの開始前に、次の作業を行います。

1. scripts/time_window_calculator.py --window <Nd> を使って期間を計算します。created_at_i>（HN）のUnixタイムスタンプと、Reddit用のt=パラメーター（hour|day|week|month|year|all）を取得します。
2. scripts/topic_slug_generator.py --topic "<topic>" --date $(date +%Y-%m-%d) を使って出力用のスラッグを生成します。${RESEARCH_DIR}/pulse/<slug>-<date>.md がすでに存在するか確認し、存在する場合は-v2サフィックスを付けるか、ユーザーに警告します。
3. scripts/citation_tracker.py --action start --session pulse-<date>-<slug> を使って3つの件数の監査ログを開始します。このファイルは~/.pulse_sessions/<session>.jsonに保存され、実行中も保持されます。

フェーズ1：Reddit（HN + Webと並列）

API： reddit.com/search.json（未認証のパブリックJSON）。

クエリ（Reddit内で順次実行、1秒あたり1クエリ）：

1. sort=top&t=<window>&q=<topic> — 期間内の人気投稿
2. sort=new&t=<window>&q=<topic> — 期間内の新着投稿（速報シグナルを捉えます）
3. スコア上位の投稿を3～5件選び、それぞれのコメントJSON（<post-url>.json?limit=top）を取得して、上位10～20件のコメントを取得します。

ヘッダー／レート制限。 Redditのレート制限はプランではなくIPごとに適用されます。1秒あたり1クエリに制限してください。レスポンスにX-Ratelimit-Remaining: 0が含まれるか、429が返された場合は3秒待ってから1回再試行します。それでも失敗する場合は、サブレディットを指定した検索（r/<topic-subreddit>/search.json）または?raw_json=1に切り替えます。

各クエリを記録： citation_tracker.py --action record_sent --session NAME --query "..."。 受信件数を記録： citation_tracker.py --action record_received --session NAME --count N。

フェーズ2：Hacker News（Reddit + Webと並列）

API： Algolia HN検索（hn.algolia.com/api/v1/）。

クエリ（HN内で順次実行、1秒あたり1クエリ）：

1. search?query=<topic>&numericFilters=created_at_i><timestamp>&tags=story — 期間内のストーリー
2. search?query=<topic>&numericFilters=created_at_i><timestamp>&tags=comment — 期間内のコメント（議論のシグナルを捉えます）

失敗時の処理。 HNの結果が空の場合は、クエリを広げます（一般的でない名詞を削除）。それでも結果が空の場合は、最後の手段としてタイムスタンプフィルターを外し、結果に「期間外」と明記します。

HNの偏りに関する注記。 HNは技術者／開発者寄りです。統合結果には、「HNの意見は実装志向であり、ここでは消費者センチメントが十分に反映されません」と明記してください。

フェーズ 3：Web 検索（Reddit + HN と並行）

ツール： 利用可能な Web 検索 + 取得機能（例：WebSearch + WebFetch）。

クエリ戦略（Web 内では逐次実行、1 クエリ/秒）：

1. 信頼できる出版社 — "<topic>" site:nytimes.com OR site:wsj.com OR site:wired.com OR site:theverge.com OR site:techcrunch.com after:<date>
2. 最近のレビュー — "<topic>" review <year> または "<topic>" "honest review" after:<date>
3. 率直な意見を扱う情報源 — "<topic>" problems OR complaints OR "worth it" after:<date>

各クエリの上位 3～5 件の URL を取得します。本文で切り詰め、Cookie やナビゲーションのマークアップはスキップします。

引用のルール。 Web セクションの主張はすべて、取得した URL を根拠とする必要があります。スニペットだけを根拠に引用してはいけません。先にページを取得してください。

フェーズ 4：X/Twitter（逐次実行、任意）

最後に実行します。理由：

• 失敗したり、ブラウザー自動化が必要になったりする可能性が最も高い
• X のコンテンツは Reddit/HN と大きく重複するため、主なシグナルではなく追加情報になります

インターフェース（優先順位順）：

1. ユーザー提供の JSON エクスポート。 ライブリクエストの前にインポートします：

   python3 scripts/citation_tracker.py \
     --action import_sources \
     --session NAME \
     --input /path/to/x-search.json \
     --platform x \
     --since 2026-07-01T00:00:00Z \
     --until 2026-08-01T00:00:00Z
   

   インポーターは Xquik Tweet Search、X API v2、および汎用 JSON エクスポートに対応しています。 レガシー形式とスネークケースのフィールドを正規化し、X API の includes.users を結合し、 指定された期間でフィルタリングして、Tweet ID による重複を除去します。ネットワークリクエストは行わず、 API キーも不要です。監査ログにはファイル名と SHA-256 ダイジェストが保存され、 ユーザーの絶対パスは保存されません。
2. ハーネスで利用可能であれば Grok。
3. 認証済みであれば X API。
4. ハーネスが対応していれば ブラウザー自動化。
5. 上記のいずれも利用できない場合は、注記を付けて スキップ。

記載された動作：

フェーズ 4 をスキップする場合は、セクション見出し ## X/Twitter と、本文 Skipped — [reason: no browser automation / no Grok / no X API] を含めます。データがあるかのように装ってはいけません。

統合（プラットフォーム横断のパターン）

フェーズ 1～4 が完了した後（またはフェーズ 4 をスキップした後）に、統合結果を作成します。

1. 合意のシグナル — 3 つ以上のプラットフォームで一致する点（最も信頼度が高い）。それぞれに出典 URL を付けます。
2. 意見の相違を示すシグナル — プラットフォーム間で意見が分かれる点。誰が何を述べているかを記します。
3. 課題 — 情報源全体で繰り返し見られる不満（特に Reddit + Web）。
4. 期待のシグナル — 繰り返し見られる熱意（特に HN + 利用可能な場合は X）。
5. 新たなトレンド — 最新の投稿で初めて言及され、古い投稿には見られないもの（sort=new と sort=top を比較）。
6. ギャップ — 見つかると予想されるものの、目立って欠けている情報。

各パターンについて、それを裏付ける出典 URL を引用します。引用ごとに citation_tracker.py --action record_cited --session NAME --url "..." を使用します。

検出のヒューリスティックについては references/cross_platform_synthesis.md を参照してください。

出力

ファイルに保存し、チャットにも貼り付けます。

ファイル： ${RESEARCH_DIR}/pulse/<topic-slug>-<YYYY-MM-DD>.md（topic_slug_generator.py から取得したパス）。

形式：

# [TOPIC] — Pulse (Last [N] Days)
*Generated: [DATE] | Angle: [Q2 choice]*

## TL;DR
[2-3 sentences max]

## Reddit
### Top Posts
- **[Title]** (r/sub) — [score, comments] — [summary] — [URL]
### What Reddit Is Saying
[Narrative paragraph]

## Hacker News
### Notable Stories
- **[Title]** — [points, comments] — [summary] — [URL]
### What HN Is Saying
[Narrative paragraph; note HN's technical/builder bias]

## Web
### Key Sources
- **[Title]** ([Publication]) — [takeaway] — [URL]
### What the Web Is Saying
[Narrative paragraph]

## X/Twitter (if available)
[Cleaned response, with handles/references preserved]
[Or: "Skipped — [reason]"]

## Cross-Platform Patterns
[Highest-confidence signals across sources]

## Key Takeaways
- [3-5 bullets]

## Content Angles (if applicable)
[2-3 specific angles supported by the data]

---
*Audit:* Queries sent: N (Reddit: a, HN: b, Web: c, X: d|skipped).
Sources received: M. Sources cited: K. Training knowledge: 0 ([Background] excluded from count).

エラー処理

失敗	動作
トピックが曖昧すぎる（Q1）	開始を拒否します。例を示して Q1 をもう一度尋ねます。1 回押し返された後は、「トピックが曖昧」という但し書きを付けて提出します。
Reddit がブロックする／レート制限する	?raw_json=1 を試すか、サブレディットに限定した検索に切り替えます。3 秒の再試行間隔を守ります。
HN の結果が空	クエリの範囲を広げ、最後の手段としてタイムスタンプフィルターを外し、結果に「期間外」と表示します。
Web 検索で有用な結果が得られない	出力にその旨を記し、情報源を捏造しません。
ブラウザー自動化を利用できない	提供されたエクスポートをインポートします。それ以外の場合は、注記を付けてフェーズ 4 をスキップします。
ローカルの X エクスポートが無効	フェーズ 4 を停止します。解析エラーを報告します。不足しているレコードを推測してはいけません。
WebFetch がタイムアウトする	読み込まれた内容を使用し、情報源に「途中で切り詰められた」と記します。
情報源全体で連続 3 回失敗	停止します。「早期に停止」と明記して、収集済みの情報を返します。空のファイルを提出してはいけません。
すべての情報源で失敗	診断情報を添えてエラーを返します。空のファイルを提出してはいけません。

ツール

スクリプト	役割
scripts/time_window_calculator.py	期間文字列（30d、7d など）から Unix タイムスタンプと Reddit の t= パラメーターを計算します。datetime.now() に基づくため、決定論的です。
scripts/citation_tracker.py	3 種類のカウントを記録する監査ログと、ローカルの X エクスポートの正規化および重複排除を行います。
scripts/topic_slug_generator.py	出力パス用のファイルシステムで安全なスラッグ生成と、日付の重複検出を行います。

参考資料

• references/research_pack_conventions.md — エージェントの整合性ルールの根拠（7 件以上の情報源：Google SRE、Reddit API ドキュメント、Algolia HN ドキュメント、指数バックオフに関する文献、引用の規律）
• references/cross_platform_synthesis.md — プラットフォーム横断での合意点／論争点／課題の検出（7 件以上の情報源）
• references/parallel_execution_discipline.md — 1 クエリ／秒とする根拠＋プラン階層の指標（7 件以上の情報源）

禁止するアンチパターン

• ユーザーがトピックの具体性について確定する前に検索を開始すること（Q1）
• 受付時の質問を一度にまとめて尋ねること（必ず一つずつ尋ねます）
• API の変更に対応できない URL をハードコードすること（書式を注記し、変更される可能性を説明します）
• スキル本文に無関係な人物やブランドへの言及を含めること
• 特定の X／Twitter インターフェースに強く依存すること
• 重複する Tweet ID や繰り返された引用 URL を別々の情報源として数えること
• 情報源の取得に失敗した場合のフォールバック動作を欠くこと
• ツールの機能を説明せず、「特定のツールを使うだけ」とすること
• 引用数にトレーニング知識を含めること
• セクションを埋めるために情報源を捏造すること

---

バージョン： 1.0.0 ソース仕様： megaprompts/01-pulse-megaprompt.md（メンテナーのローカル草案仕様 — gitignore 対象のため、公開リポジトリには含まれていません） ビルドパターン： パス B（直接変換）。仕様と実装の間にずれが見つかった場合は、/cs-grill-with-docs で再度確認してください。