ディープリサーチ

研究トピック: $ARGUMENTS

parallel-cli ≥ 0.3.0 が必要です。下記のコマンドで no such option、no such command、unrecognized arguments というエラーが出た場合、ユーザーが古いバージョンの CLI を使っている可能性があります。parallel-cli update の実行を勧めてください（pipx 経由でインストールされている場合は pipx upgrade parallel-web-tools）。その後、再度実行してもらいます。

使い分け（parallel-web-search との違い）

このスキルは、ユーザーが明確にディープ/包括的なリサーチをリクエストした場合のみ使用してください。ディープリサーチは parallel-web-search よりも 10～100 倍遅く、費用がかかります。通常の「X を調査」リクエスト、クイックルックアップ、ファクトチェックには、parallel-web-search を代わりに使用してください。

ステップ 1: リサーチを開始する

トピックに基づいて説明的なファイル名を選択してください（例：ai-chip-market-2026、react-vs-vue-comparison）。小文字とハイフンを使用し、スペースは入れません。このベース名をステップ 2 で -o "$FILENAME" として再利用します。

parallel-cli research run "$ARGUMENTS" --processor pro-fast --text --no-wait --json

--text フラグは、デフォルトの構造化 JSON ではなく、タスク完了時に markdown レポート（インライン引用を含む）を返すよう API に指示します。ナラティブ/レポートスタイルのリクエストに使用します。これは「ディープリサーチ」を望むほとんどのユーザーが求めるものです。ユーザーが明示的に構造化 JSON 出力を望む場合は、--text を削除してください。

--text を使う場合、オプションで --text-description "Keep under 1500 words, focus on M&A activity" を渡して、長さ、形式、または焦点をコントロールできます。

これが前のリサーチまたはエンリッチメント タスクのフォローアップで、interaction_id がわかっている場合は、コンテキストチェーニングを追加します：

parallel-cli research run "$ARGUMENTS" --processor lite-fast --text --no-wait --json --previous-interaction-id "$INTERACTION_ID"

リクエスト全体で interaction_id 値をチェーンすることで、各フォローアップ質問は自動的に前のターンの完全なコンテキストを持ちます。既に研究した内容を言い直さずに、より深く掘り下げることができます。初期ターンで重い処理が行われたため、フォローアップには軽いプロセッサ（lite-fast または base-fast）を使用します。

これは即座に結果を返します。--no-wait を削除しないでください。なしでは、コマンドが数分間ブロックされ、タイムアウトします。

プロセッサオプション（ユーザーのリクエストに基づいて選択）:

プロセッサ	予想レイテンシ	使用シーン
lite-fast	10～60秒	クイックルックアップ、フォローアップ
base-fast	15～100秒	シンプルな質問
core-fast	1～5 分	中程度のリサーチ
pro-fast	2～10 分	デフォルト — 探索的リサーチ、良好な深さと速度のバランス
ultra-fast	5～25 分	マルチソースディープリサーチ（約 2 倍のコスト）
ultra2x-fast / ultra4x-fast / ultra8x-fast	最大 2 時間	最難問、明示的に要求された場合のみ

-fast サフィックスに関する注記：-fast ティアはキャッシュされたウェブデータを使用し、より高速です。非 fast バリアント（pro、ultra など）は更新されたデータを再フェッチします。遅いですが、非常に最近のイベントに適しています。ユーザーが特にこの 1～2 日のニュースについて尋ねない限り、デフォルトは -fast にしてください。

parallel-cli research processors を実行して、レイテンシとともに完全なリストを確認してください。

JSON 出力を解析して、run_id、interaction_id、および監視 URL を抽出します。ユーザーにすぐに以下を伝えます：

• ディープリサーチが開始されたこと
• 選択したプロセッサティアの予想レイテンシ（上の表から）
• 進捗を追跡できる監視 URL

ポーリングステップをバックグラウンドで実行できることを伝え、実行中に他の作業を続けることができることを知らせます。

ステップ 2: 結果をポーリングする

parallel-cli research poll "$RUN_ID" -o "$FILENAME" --timeout 540

重要なポイント：

• --timeout 540（9 分）を使用して、ツール実行制限内に留まります
• --json を渡さないでください。完全な出力は大きく、コンテキストをあふれさせます。-o フラグは結果をファイルに書き込みます
• -o "$FILENAME" の場合：
  • $FILENAME.json は常に書き込まれます（メタデータと基礎情報）
  • $FILENAME.md はステップ 1 で --text を使用した場合のみ書き込まれます（markdown レポート）
• ポールコマンドは、リサーチが完了するとエグゼクティブサマリーを stdout に出力します。このエグゼクティブサマリーをユーザーと共有します。これにより、ファイルを開かなくても素早く概要を得られます
• 再度ポーリングして既存ファイルを上書きしたい場合は、--force を渡します

ポーリングがタイムアウトした場合

より高いプロセッサティアは 9 分以上かかる可能性があります。ポーリングが完了せずに終了した場合：

1. リサーチがサーバー側でまだ実行中であることをユーザーに伝えます
2. 同じ parallel-cli research poll コマンドを再実行して、待機を続けます

レスポンス形式

ステップ 1 の後： 監視 URL を共有します（進捗追跡用のみ。最終レポートではありません）。

ステップ 2 の後：

1. ポールコマンドが stdout に出力したエグゼクティブサマリーを共有します
2. 生成されたファイルパスをユーザーに伝えます：
   • $FILENAME.md — フォーマット済み markdown レポート（--text を使用した場合）
   • $FILENAME.json — メタデータと基礎情報
3. interaction_id を共有し、このリサーチに基づくフォローアップ質問ができることを伝えます（例：「X をさらに掘り下げる」または「それを Y と比較する」）

完了後は監視 URL を再共有しないでください。結果はファイル内にあり、そのリンクにはありません。

より詳細な情報のためにファイルを読み通してほしいかをユーザーに尋ねます。ユーザーが尋ねない限り、ファイルの内容をコンテキストに読み込まないでください。

interaction_id を記憶しておいてください。ユーザーがこのリサーチに関連するフォローアップ質問をする場合、次のリサーチまたはエンリッチメント コマンドで --previous-interaction-id として使用します。

セットアップ

parallel-cli（インストール済みで認証済み）が必要です。parallel-cli --version が失敗した場合、または後のコマンドが認証エラーで失敗した場合、ユーザーに https://docs.parallel.ai/integrations/cli を参照するよう指示して、そこで停止します。