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research-deep

research-deep

github.com/weizhena生産性2.4k919 回インストール9 週間前に更新
リポジトリ

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

  1. 01outline.yaml から調査項目を読み込み
  2. 02完了済み出力を除外して再開
  3. 03ユーザー承認後にバッチ実行
  4. 04web-search-agent のタスクを並行して委任
  5. 05完了状況と不確実な項目を報告

活用シーン

  1. 01アウトラインに沿った構造的な調査
  2. 02中断した調査の再開
  3. 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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