web-research について
Web Researchは、エージェントによるウェブ調査の計画、情報収集、統合を支援するスキルです。複雑な調査、比較調査、最新情報の調査を対象とし、出典付きで知見を整理する方法を示します。実行可能なツールではなく、調査手法を提供します。
主な機能
- 01問いを調査サブトピックに分解
- 02検索前の調査計画の作成
- 03明確なクエリによる情報収集
- 04複数ソースの知見の統合
- 05出典URLと制約の明記
活用シーン
- 01複数ソースを使った複雑なテーマの調査
- 02複数の対象の体系的な比較
- 03ウェブ上の最新情報に基づくレポート作成
- 04出典付き調査の構成
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。
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npx skills add https:/ / github.com/ dougtrajano/ pydantic-ai-skills --skill web-researchインストール後、Claude Code で/web-researchを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Web Research Skill
このスキルでは、包括的なウェブ調査を行うための指針を提供します。調査計画の立案、効率的な情報収集、調査結果の体系的な統合を重視しています。
注: このスキルでは、ウェブ調査の方法論とベストプラクティスを紹介します。エージェントが利用できるツールセットに含まれるもの以外に、実行可能なスクリプトやツールは含まれていません。
このスキルを使用するタイミング
次のような場合にこのスキルを使用します。
- 複数の情報源を必要とする複雑なトピックを調査する
- ウェブから最新の情報を収集して統合する
- 複数の対象を比較分析する
- 出典を明確に示した、信頼性の高い調査レポートを作成する
調査プロセス
ステップ 1:調査計画を作成して保存する
調査を始める前に、次のことを行います。
-
調査の問いを分析する - 重複しない明確なサブトピックに分解します
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調査計画を作成する - 次の項目を決定します。
- 主となる調査の問い
- 調査する 2~5 個の具体的なサブトピック
- 各サブトピックで得られると期待される情報
- 結果をどのように統合するか
計画のガイドライン:
- 簡単な事実確認:サブトピックは 1~2 個
- 比較分析:比較項目ごとに 1 個(最大 3 個)
- 複雑な調査:サブトピックは 3~5 個
ステップ 2:情報を収集する
計画にある各サブトピックについて、次のことを行います。
-
利用可能なウェブ検索ツールを使って、次の点を意識しながら情報を集めます。
- 明確で具体的な検索クエリを使用する
- 目安:各サブトピックにつき検索は最大 3~5 回
-
情報を集めながら、調査結果を整理します
ステップ 3:調査結果を統合する
情報を集めた後、次のことを行います。
-
検索で収集したすべての情報を確認します
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情報を統合する - 次の要件を満たす、包括的な回答を作成します。
- 元の問いに直接答える
- すべてのサブトピックから得られた知見を組み合わせる
- URL を添えて具体的な出典を示す
- 情報の不足や限界を明らかにする
ベストプラクティス
- 検索前に計画する - 何を見つける必要があるかを把握し、進め方を整理します
- 明確なサブトピックを設定する - 各検索の範囲が明確で、互いに重複しないようにします
- 体系的に統合する - 最終回答を作成する前に、すべての調査結果を確認します
- 適切なタイミングで切り上げる - 調べすぎないようにします。通常、サブトピックごとに 3~5 回検索すれば十分です
- 出典を示す - 最終回答には必ず出典の URL を含めます
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