parallel-research
研究質問をMECEドメインに分解し、tmuxを使用して複数のClaudeエージェントを並列実行します
description の原文を見る
Decompose a research question into MECE domains and run parallel Claude agents via tmux
SKILL.md 本文
廃止 -- 代わりに /deep-research を使用してください
このスキルは claude -p を並列研究エージェントに使用していますが、
アカウント停止につながりました。代替の /deep-research スキルは
Codex (codex exec --full-auto) をウェブ研究に、Claude をコンテキスト内
オーケストレーターとして使用します -- 停止リスクはゼロです。
/parallel-research -- tmux + claude -p による並列ウェブリサーチ
研究質問をMECE領域に分解し、並列Claudeエージェント(最大12個)をtmuxペインで生成します。各エージェントは事前承認されたウェブツールを使用して claude -p を実行します。検出結果を構造化出力ファイルに収集します。
引数
広く調査する研究トピックまたは質問。例： "agentic coding patterns の現状 2025年12月～2026年2月"
手順
フェーズ 1 -- 理解
研究質問を明確にします。以下を特定します:
- コアトピック
- 時間枠
- ユーザーが対象としている次元/視点の数
- ユーザーが敵対的/反対的なカバレッジを望んでいるかどうか
不明な点がある場合は
...
詳細情報
- 作者
- Jay-523
- リポジトリ
- Jay-523/agent-skills
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/3/28
Source: https://github.com/Jay-523/agent-skills / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。