ディープリサーチ向けの Agent Skills
ディープリサーチスキルは、証拠ワークフロー全体をカバーします。本当に答えようとしている問いの範囲を定め、候補資料を集め、ページ全体ではなく重要な主張を抽出し、情報源が矛盾したり不足したりする箇所を追跡し、証拠を主張へと統合し、引用を検証可能で再利用可能に保つことです。これらはタスクスキルであり、答えを生成するものではありません。エージェントがリサーチ問題にどう取り組むかを構造化します。ランク付けされたリストは、まず自分のワークフローがどこで破綻するかのサブトピックを見つけて使います。漠然とした問いから始めるならスコーピングスキルを見てください。開いたタブに溺れるなら、ソーシングと証拠抽出を見てください。書き上げた内容が反論されるなら、矛盾追跡と引用を見てください。複数を重ねるのではなく、弱い段階に合うスキルを1つ選び、その記述された動作が必要な段階に合うか確認してください。
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Deep research is an evidence workflow, not one long answer: scope it, gather sources, extract evidence, resolve contradictions, then synthesize with citations.
関連性の高い結果です。Skill の説明を読み、目的に合うか確認してください。
- 順位 01Agent Skill を見る直接一致
parallel-web
Web検索、URL抽出、ディープリサーチ、データエンリッチメント、エンティティ発見、定期モニタリングのための統合Parallel CLIツールキット。学術ソースを優先し、引用ガイダンスを提供します。
前提条件（自己申告）: API key · Network access · Python
1,775 · 人気度 - 順位 02Agent Skill を見る直接一致
firecrawl
注目Firecrawl CLIによるあらゆるライブWebタスク。通常のWebリサーチも含みます。Web検索、ページの読み取りや抽出、情報源の収集、サイトURLの発見、一括抽出、サイトのダウンロード、変更アラート、クリックやログインが必要なページなど。Web専用で、ローカルファイルはfirecrawl-parseへ。論文にはfirecrawl-research-index、ライブラリ、API、エラー、バグの質問にはfirecrawl-developer-indexを使用。
101,924 · 人気度 - 順位 03Agent Skill を見る直接一致
firecrawl-search
注目クエリに関連するページ抜粋と任意のフルページコンテンツでWebソースを見つけ、ワークフロー、データAPI、インデックスを発見する。Webリサーチや構造化レコード、リスティング、トランスクリプト、データセットの発見に使用。セマンティックなツール発見、ドメインマッチング、段階的なカタログ閲覧を支援。
83,108 · 人気度 - 順位 04Agent Skill を見る直接一致
parallel-web-search
parallel-cliを使った検索とリサーチを行うデフォルトのWeb検索Skill。インライン引用と必須のSourcesセクション付き。最新情報向けに高速かつコスト効率が良い。
前提条件（自己申告）: Network access
13,925 · 人気度 - 順位 05Agent Skill を見る直接一致
research
注目信頼性の高い一次情報源に対して質問を調査し、その結果をリポジトリ内のMarkdownファイルとして記録します。ユーザーがトピックを調査したい、ドキュメントやAPIの事実を収集したい、読解作業をバックグラウンドエージェントに委任したい場合に使用します。
516,314 · 人気度 - 順位 06Agent Skill を見る直接一致
firecrawl-deep-research
集中的で引用付きの分析レポートを作成：エグゼクティブサマリー、多角的な知見、逆張りの見解、未解決の問い、完全な出典。複雑なトピック（科学、技術、政策、市場分析）について、短い…では答えられない厳密な統合が必要な場合にのみ使用。
34,853 · 人気度 - 順位 07Agent Skill を見る直接一致
parallel-deep-research
ユーザーが明示的に「deep research」「exhaustive」「comprehensive report」「thorough investigation」と言った場合にのみ使用する。parallel-web-searchより遅く高コスト。通常の調査・検索リクエストにはparallel-web-searchを使う。マルチターンに対応し、--previous-interaction-idをa…から渡す。
前提条件（自己申告）: Network access
15,095 · 人気度 - 順位 08Agent Skill を見る直接一致
deep-research
ユーザーが引用追跡、エビデンスの永続化、構造化レポート生成を伴うマルチソースリサーチを必要とするときに使用。「deep research」「comprehensive analysis」「research report」「compare X vs Y」「analyze trends」「state of the art」でトリガー。単純な検索、デバッグ、…には不向き。
10,020 · 人気度
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- 順位 09Agent Skill を見る一致の可能性
parallel-debugging
競合仮説分析を用いたデバッグフレームワーク。並行調査、証拠収集、根本原因の裁定を行う。
9,574 · 人気度 - 順位 10Agent Skill を見る一致の可能性
analyze
簡単な調べものから本格的な分析、正式なレポートまでデータの問いに答える。検証チェック、方法論、注意事項、推奨事項を含む。
5,531 · 人気度 - 順位 11Agent Skill を見る一致の可能性
axiom-sre
インシデントとデバッグのための仮説駆動型SRE調査エージェント。Axiomの可観測性データを照会し、推測禁止とエビデンス追跡の厳格なルールに従う。
4,376 · 人気度 - 順位 12Agent Skill を見る一致の可能性
council
複数の視点から1つの問題を調査し、知見を比較して推奨事項を統合するため、モデルの多様なサブエージェント評議会を実行します。
26,732 · 人気度 - 順位 13Agent Skill を見る一致の可能性
grounding-before-coding
調査におけるグラウンド優先の規律：実際のコードとデータを把握し、file:lineの証拠を引用し、慣習を決して推測せず、修正前に再現する。
12,429 · 人気度 - 順位 14Agent Skill を見る一致の可能性
clickhouse-managed-postgres-rca
ClickHouse管理のPostgres向けのエビデンスベースのRCAワークフロー：Prometheusメトリクスとスロークエリのパターンを収集し、修正を（適用せず）提案。
6,373 · 人気度 - 順位 15Agent Skill を見る一致の可能性
grill-with-docs
計画や設計を研ぎ澄ますための容赦ないインタビュー。進行に伴いADRと用語集を生成する。grillingとdomain-modelingスキルに委譲する。
1,123,345 · 人気度 - 順位 16Agent Skill を見る一致の可能性
technical-writing
技術文書のハウススタイル：結論先行の構成、真実性と出典のルール、禁止構文リスト。文書タイプ別スキルの基盤。
12,920 · 人気度 - 順位 17Agent Skill を見る一致の可能性
answer-me-with-html
注目回答を1ページのビジュアルHTML解説に変換します。モデルが短いMarkdownの下書きを書き、同梱のCLIが1ページを構築します。読者にとってプレーンテキストよりページの方が役立つときは、頼まれなくても積極的かつ気軽に使ってください。プレーンテキストでも十分な場合でも使います。仕組みや各部分の関係の説明（フロー、リクエスト経路、アーキテクチャ、コードやフォルダ構成、状態機械、ライフサイクル、履歴）、長所と短所を伴う比較・トレードオフ・意思決定、診断・レビュー・調査（特に原因や所見が複数あり順位付けが必要な場合）、表・番号付きや順位付きリスト・手順・分岐・複数セクションを含む回答、またはユーザーが「I don't get it / draw it / explain visually / 讲讲原理 / 没看懂 / 画个图」と言ったときに使います。迷ったら使ってください。ページは素早く安価に作れます。解説動画（「make a video」「做个视频」）や設定変更にも使います。雑談、取るに足らない一行の回答、ユーザーがプレーンテキストを求めた場合のみ省略してください。
- 順位 18Agent Skill を見る直接一致
notion-research-documentation
公式Notion全体を調査して構造化ドキュメントに統合。複数のNotionソースから情報を集め、引用付きのブリーフ、比較、レポートを作成するときに使用。
- 順位 19Agent Skill を見る直接一致
fact-check
注目コースや提供コンテンツの作成・レビュー時に事実の信頼性を向上させる。ユーザーがファクトチェック、正確性の検証、ハルシネーションの削減、信頼できるコースの作成を求めた場合、または事实性错误、知识性错误、专业知识准确性、可靠性に言及した場合に使用。作成中は納品前に完成したページをチェックし、既存コンテンツでは短いエビデンスに基づくレポートを返し、ユーザーが修正箇所を選択できる。文法、スタイル、レイアウトには使用しない。最新のエビデンスがコースの主題である場合はdeep-researchと組み合わせる。
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wiki-architect
公式コードリポジトリを分析し、オンボーディングガイド付きの階層的なドキュメント構造を生成する。ユーザーがwikiの作成、ドキュメントの生成、コードベース構造のマッピング、またはプロジェクトアーキテクチャの高レベルな理解を望む場合に使用。
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wiki-researcher
公式コードベース内の特定トピックについて、浅い分析を一切許さず多ターンの反復的な深掘り調査を行う。ユーザーが詳細な調査を望む場合、複数ファイルにまたがる仕組みを理解する必要がある場合、または特定のシステムやパターンの包括的な分析を求める場合に使用する。
- 順位 22Agent Skill を見る一致の可能性
ai-research-explore
注目有意義で新規性の可能性がある深層学習研究候補のための、Rigor Explore互換のSkillスラッグ。研究者がタスクファミリー、データセット、ベンチマーク、評価方法を選び、SOTAの参考文献を提供済みで、`current_research`を土台に候補限定の探索を望む場合に使用する。監査可能なリポジトリ理解、アイデアのゲーティング、公平な比較、`explore_outputs/`に書き出される統制された実験を伴う。README優先の信頼できる再現、自由な方向性探索、コードのみ・実行のみの狭い探索、受動的なリポジトリ分析、検証済みの新規性主張、暗黙の実験には使用しない。
311,248 · 人気度 - 順位 23Agent Skill を見る一致の可能性
analyze-project
注目ディープラーニング研究リポジトリ向けの読み取り専用Skill「Rigor Analyze / Rigor Audit」。リポジトリを読んで理解したい、モデル構造や学習・推論のエントリポイントを確認したい、設定や挿入ポイントをレビューしたい、コードを変更したり重い処理を実行したりせずに疑わしい実装パターンを指摘したいときに使用します。能動的なコマンド実行、大規模なリファクタリング、投機的なコード改変、自動バグ修正には使用しないでください。
311,025 · 人気度 - 順位 24Agent Skill を見る一致の可能性
customer-research
注目ユーザーがカスタマーリサーチを実施、分析、統合したい場合。ユーザーが「customer research」「ICP research」「talk to customers」「analyze transcripts」「customer interviews」「survey analysis」「support ticket analysis」「voice of customer」「VOC」「build personas」「customer personas」「jobs to be done」「JTBD」「what do customers say」「what are customers struggling with」「Reddit mining」「G2 reviews」「review mining」「digital watering holes」「community research」「forum research」「competitor reviews」「customer sentiment」「PMF survey」「product/market fit」に言及した場合に使用する。
95,039 · 人気度 - 順位 25Agent Skill を見る一致の可能性
amazon-product-research
注目Amazonセラー向けの包括的な商品リサーチと機会分析。需要、競合、利益ポテンシャル、市場参入障壁を分析し、商品アイデアを検証します。商品調達、価格戦略、市場投入計画も網羅します。ユーザーが販売する商品のリサーチ、商品アイデアの検証、商品機会分析、Amazon向け市場調査、競合分析、利益ポテンシャル、この商品を売るべきか、商品の実現可能性、その他一般的な商品リサーチの質問をした場合に使用します。
77,809 · 人気度 - 順位 26Agent Skill を見る一致の可能性
competitor-profiling
注目ユーザーがURLから競合を調査、プロファイリング、分析したい場合。また、ユーザーが「competitor profile」「competitor research」「competitor analysis」「profile this competitor」「analyze competitor」「competitive intelligence」「competitor deep dive」「who are my competitors」「competitor landscape」「competitor dossier」「competitive audit」「research these competitors」に言及した場合にも使用。入力は競合URLのリスト。出力は構造化された競合プロファイルのMarkdownファイル。プロファイルから比較/代替ページを作成する場合はcompetitorsを参照。営業固有のbattle
75,314 · 人気度 - 順位 27Agent Skill を見る一致の可能性
investigate-first
注目編集前に曖昧な障害を診断。原因不明、断続的な挙動、パフォーマンス劣化、または証拠に基づく優先順位付けされた仮説を要する調査に使用。
54,869 · 人気度 - 順位 28Agent Skill を見る一致の可能性
github-deep-research
任意の GitHub Repo について多段階の深掘り調査を実施。ユーザーが包括的な分析、タイムラインの再構成、競合分析、GitHub の詳細調査を求めたときに使用。エグゼクティブサマリー、時系列タイムライン、指標分析を備えた構造化 Markdown レポートを作成し、…
2,847 · 人気度 - 順位 29Agent Skill を見る一致の可能性
planning-with-files
注目マルチステップのAI-agent作業向けの、ファイルベースの永続的な計画立案。task_plan.md、findings.md、progress.mdをディスク上に保持し、ライフサイクルフックが選択されたプロジェクト計画コンテキストを注入します。自動復旧はプロジェクト計画ファイルのみを読み取ります。明示的なsession-catchup.py --metadataは同一プロジェクトのローカルagentセッション記録を読み取り、集計カウントのみを出力します。--replayは範囲を限定したnonceフレーム付き抜粋を出力する場合があります。オプションのゲート付きモードは、ホストが対応している場合にのみ継続を要求でき、Markdownで宣言されたコマンドを実行することは決してありません。このSkillにはネットワークアップロード経路がありません。5回以上のツール呼び出しを要する調査や作業に使用します。
このトピックの内容
各サブトピックは、特定の状況に合う Agent Skills をまとめたものです。
- Scoping & questions
- Define what you are actually trying to answer.
- Sourcing
- Find and collect candidate sources.
- Evidence extraction
- Pull the specific claims that matter, not whole pages.
- Contradiction & gaps
- Track where sources disagree or come up short.
- Synthesis
- Turn evidence into an argument.
- Citation & defensibility
- Make the result checkable and reusable.
よくある質問
- ディープリサーチスキルと、単にエージェントに質問するのとの違いは何ですか？
- 深いリサーチのスキルは、タスクを証拠のワークフローとして扱います。範囲を定め、情報源を集め、証拠を抽出し、矛盾を解消し、引用付きで統合します。1つの質問をするだけでは1つの答えが得られるだけで、情報源の収集や防御可能性のための独立した段階はありません。
- ランク付けされたリストはどのように並べられていますか？
- リストは観測された検索需要でランク付けされ、トピックへの直接一致が先に配置され、単一のパブリッシャーが占められるスキル数に上限があります。これによりページ上部が開発者が実際に探しているものに応答し続けます。
- どのサブトピックから始めるべきですか？
- ワークフローの中で最も頻繁に失敗する段階から始めること。問いを定義するのに苦労するならスコーピングと問いが最初であり、収集がボトルネックならソーシングと証拠の抽出、素材を擁護可能な論証に変えることが問題なら矛盾、統合、または引用である。
- 複数のディープリサーチスキルを組み合わせられますか？
- サブトピックはそれぞれ異なる段階なので、異なる段階のスキルは1回のリサーチ作業の中で互いを補完できます。1つの段階の中では、重複するスキルを重ねるのではなく、説明された動作が自分のニーズに合う単一のスキルを選んでください。
Agent Skill のインストール方法
Agent Skills は SKILL.md ファイルです。適切な skills ディレクトリに置くと、多くのエージェントが自動で認識します。
- Claude Code — copy the SKILL.md for parallel-web into ~/.claude/skills/parallel-web/ for yourself, or .claude/skills/parallel-web/ to share it with a project.
- From the registry — run npx skills add k-dense-ai/scientific-agent-skills@parallel-web.
- Or download parallel-web from its source and place that SKILL.md in the directory above.
選び方 インストール前に出典と Skill 自身の説明を確認してください。Official と Notable は出所を示すラベルです。