research-deep について
research-deep は、outline.yaml をもとに構造化された調査をバッチ実行するスキルです。完了済みの出力を飛ばして再開でき、web-search-agent を並行して起動し、完了状況や不確実・失敗した項目を報告します。
主な機能
- 01outline.yaml から調査項目を読み込み
- 02完了済み出力を除外して再開
- 03ユーザー承認後にバッチ実行
- 04web-search-agent のタスクを並行して委任
- 05完了状況と不確実な項目を報告
活用シーン
- 01アウトラインに沿った構造的な調査
- 02中断した調査の再開
- 03バッチ実行後の結果と失敗項目の確認
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:/ / github.com/ weizhena/ deep-research-skills --skill research-deepインストール後、Claude Code で/research-deepを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Research Deep - 詳細なリサーチ
トリガー
/research-deep
ワークフロー
ステップ 1:アウトラインを自動で検索
現在の作業ディレクトリ内で */outline.yaml ファイルを検索し、項目リストと実行設定(items_per_agent を含む)を読み込みます。
ステップ 2:再開チェック
- output_dir 内にある完了済みの JSON ファイルを確認します
- 完了済みの項目はスキップします
ステップ 3:バッチ実行
- batch_size ごとにバッチ処理します(次のバッチに進む前にユーザーの承認が必要です)
- 各エージェントが items_per_agent 件の項目を処理します
- web-search-agent を起動します(バックグラウンドで並列実行し、タスク出力は無効にします)
パラメーターの取得:
{topic}:outline.yaml の topic フィールド{item_name}:項目の name フィールド{item_related_info}:項目の YAML 全体(name + category + description など){output_dir}:outline.yaml の execution.output_dir(デフォルト:./results){fields_path}:{topic}/fields.yaml の絶対パス{output_path}:{output_dir}/{item_name_slug}.json の絶対パス(item_name をスラッグ化:スペースを _ に置き換え、特殊文字を削除)
厳守事項:以下のプロンプトは厳密にそのまま再現し、{xxx} の変数のみを置き換えてください。構造や文言は変更しないでください。
プロンプトテンプレート:
prompt = f"""## Task
Research {item_related_info}, output structured JSON to {output_path}
## Field Definitions
Read {fields_path} to get all field definitions
## Output Requirements
1. Output JSON according to fields defined in fields.yaml
2. Mark uncertain field values with [uncertain]
3. Add uncertain array at the end of JSON, listing all uncertain field names
4. All field values must be in English
## Output Path
{output_path}
## Validation
After completing JSON output, run validation script to ensure complete field coverage:
python ~/.codex/skills/research/validate_json.py -f {fields_path} -j {output_path}
Task is complete only after validation passes.
"""
一括実行の例(GitHub Copilot をリサーチする場合):
## Task
Research name: GitHub Copilot
category: International Product
description: Developed by Microsoft/GitHub, first mainstream AI coding assistant, ~40% market share, output structured JSON to {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
## Field Definitions
Read {project_dir}/fields.yaml to get all field definitions
## Output Requirements
1. Output JSON according to fields defined in fields.yaml
2. Mark uncertain field values with [uncertain]
3. Add uncertain array at the end of JSON, listing all uncertain field names
4. All field values must be in English
## Output Path
{project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
## Validation
After completing JSON output, run validation script to ensure complete field coverage:
python ~/.codex/skills/research/validate_json.py -f {project_dir}/fields.yaml -j {project_dir}/results/GitHub_Copilot.json
Task is complete only after validation passes.
ステップ 4:待機と監視
- 現在のバッチが完了するまで待機します
- 次のバッチを起動します
- 進捗を表示します
ステップ 5:サマリーレポート
すべての処理が完了したら、以下を出力します:
- 完了件数
- 失敗または不確実としてマークされた項目
- 出力ディレクトリ
エージェント設定
- バックグラウンド実行:有効
- タスク出力:無効(完了時にエージェントが明示的な出力ファイルを指定します)
- 再開サポート:有効
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