Deep-Research-skills

こんな用途に

• 構造化された 2 段階の深掘り調査を行う：まず概要を作り、次に項目ごとに詳しく調べる
• 論文調査、ベンチマーク review、文献分析などの学術研究
• 技術比較、フレームワーク評価、ツール選定などの技術調査
• 競合分析や企業調査などの市場調査・デューデリジェンス

始め方

1. git clone https://github.com/Weizhena/deep-research-skills.git し、言語ごとの skills をスキルフォルダにコピーする
2. 指示どおり web-search エージェントとモジュールをコピーし、pip install pyyaml を実行する
3. /research <トピック> で概要を作り、必要なら /research-add-items で追加する
4. /research-deep で項目ごとに調べ、/research-report で Markdown レポートを出す

導入前に

Python と pyyaml が必要です。OpenCode では Web 検索に export OPENCODE_ENABLE_EXA=1 が必要で、ない場合は弱い web fetch のみになります。

プロジェクトの説明をもとに AI がまとめました。利用前に公式ドキュメントをご確認ください。