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yutori-research

yutori-research

github.com/yutori-ai生産性25115 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

yutori-research について

Yutori's Research APIを使って詳細なウェブ調査を行うスキルです。クエリの作成、非同期タスクの状態確認、出典を添えた調査結果の整理を支援します。

主な機能

  1. 01調査目標と情報源の明確化
  2. 02背景を含む調査クエリの作成
  3. 03非同期調査タスクの開始
  4. 04タスク状態と結果の確認
  5. 05出典付きの調査結果の統合

活用シーン

  1. 01最新ニュースや学術情報の調査
  2. 02ドキュメントや参考資料の収集
  3. 03構造化された調査結果の作成

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。

$npx skills add https://github.com/yutori-ai/yutori-mcp --skill yutori-research

インストール後、Claude Code で/yutori-researchを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Deep Web Research

Yutori の Research API を使用して、ユーザーがウェブ上で徹底的に調査できるよう支援します。

プロセス

  1. 調査の目的を理解する

    • どのような質問に答える必要がありますか？
    • どのような種類の情報源が重要ですか？（ニュース、学術資料、ドキュメント、ソーシャルメディア、財務報告書）
    • 期間に関する制約はありますか？（最近の情報のみ、過去の情報）
    • 出力形式はどのようにしますか？

  2. 調査クエリを作成する scout クエリと同様に、包括的な調査クエリには次の内容を含めます。

    • この調査が重要な理由の背景
    • 回答すべき具体的な質問
    • 優先する情報源
    • 出力形式に関する要件

  3. 調査タスクを開始する run_research_task を次の内容で使用します。

    • query：背景を含む調査の質問
    • user_timezone：時間に関係する検索用
    • output_fields：構造化出力が必要な場合（例：["title", "summary", "source_url", "date"]）
    • webhook_url：完了通知を受け取る HTTPS URL
    • webhook_format：scout（デフォルト）、slack、または zapier

  4. 結果をポーリングする

    • 重要： 調査には通常 5～10 分（300～600 秒）かかります
    • get_research_task_result を使用してステータスを確認します
    • succeeded または failed になるまで 30 秒ごとにポーリングします
    • タスクは非同期で実行されるため、ユーザーに待機するよう伝えることができます

  5. 調査結果をまとめて提示する

    • 関連性に基づいて結果を整理します
    • 重要な見解を強調します
    • 検証用に情報源を明記します

ヒント

ドキュメントや参考 URL の取得： 調査クエリの準備中に、ウェブ取得ツールを使ってドキュメント、API リファレンス、その他のページを調べる場合は、Accept: text/markdown ヘッダーを含めてください。多くのドキュメントサイト（Cloudflare がホストするサイト）は、HTML ではなく整形された Markdown を返すため、トークンの使用量を抑えられ、解析も容易になります。

$ARGUMENTS

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