Research Skill

Tavily 統合によるツール支援リサーチ。基本的な質問を AI 最適化 web 検索を使った包括的な検索戦略に変換します。

セットアップ

このスキルは scripts/tavily-cli.ts にバンドルされた Tavily CLI スクリプトを含みます。

必要な環境

1. Deno - https://deno.land からインストール
2. Tavily API キー - https://tavily.com で取得（無料プランあり）

設定

API キーを設定します:

export TAVILY_API_KEY="your-key-here"

便利な別名を作成します（シェルプロファイルに追加）:

# このスキルがインストールされたパスに合わせて調整してください
alias tavily='deno run --allow-net --allow-env /path/to/skills/research/scripts/tavily-cli.ts'

または直接実行:

deno run --allow-net --allow-env ./scripts/tavily-cli.ts "your query"

以下のコマンドは、別名が設定されていることを想定して tavily を使用しています。

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クイックリファレンス

よく使うコマンド

# 基本検索
tavily "your query"

# AI 回答サマリー付き
tavily "your query" --answer

# 詳細検索とより多くの結果
tavily "your query" --depth advanced --results 10 --answer

# ニュース/最新コンテンツ
tavily "your query" --topic news --time week

# なじみのあるソースを除いて新しい視点を見つける
tavily "your query" --exclude wikipedia.org,reddit.com

フェーズサマリー

フェーズ	タイプ	目的
0	手動	トピックを分析し、スコープを設定
1	Tavily	専門家用語を発見
2	Tavily	基礎的な検索
3	Tavily	反対の視点
4	手動	調査結果を統合

スコープ → Tavily 深度

決定リスク	Tavily 設定
低い、可逆的	--depth basic --results 3
中程度	--depth basic --results 5 --answer
高い、不可逆的	--depth advanced --results 10 --answer

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フェーズ 0: 分析

目標: 検索前にトピックを構造化します。焦点が定まらない検索とスコープのズレを防ぎます。

スコープ調整

検索する前に、リスクを評価します:

決定タイプ	必要な信頼度	リサーチ深度
可逆的、低リスク	60-70%	素早いスキャン（数分）
可逆的、中程度	75-85%	実務的知識
不可逆的、中程度	85-90%	しっかりした基礎
不可逆的、高リスク	90-95%	深い専門知識

分析テンプレート

# Research Analysis: [Topic]

## Core Concepts
- **Primary terms:** [定義が必要な主要用語]
- **Terminology variants:** [同義語、専門用語、歴史的用語]
- **Ambiguous terms:** [複数の意味を持つ用語]

## Stakeholders
- **Primary actors:** [直接関与者は誰か？]
- **Affected groups:** [影響を受ける人は誰か？]
- **Opposing interests:** [異なる結果から利益を得る人は誰か？]

## Temporal Scope
- **Historical origins:** [いつ始まったのか？]
- **Key transitions:** [何がいつ変わったのか？]
- **Current state:** [今何が起きているのか？]

## Domains
- **Primary field:** [主要な分野]
- **Adjacent fields:** [関連分野]

## Controversies
- **Active debates:** [何が議論されているのか？]
- **Competing frameworks:** [異なる理解の方法]

フェーズ 0 チェックリスト

• 主要用語を特定した
• 潜在的なステークホルダーをリストアップした
• 決定リスクを評価した
• 適切なリサーチ深度を決定した

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フェーズ 1: 語彙発見

目標: より深い検索結果をアンロックするために専門家用語を発見します。

語彙が重要な理由

• 部外者用語 → 入門資料
• 専門家用語 → リサーチ、ニュアンスのある分析
• クロスドメイン用語 → 知識領域を結びつける

語彙発見用 Tavily コマンド

発見内容	コマンド
専門家用語	tavily "[topic] terminology experts" --answer
学術用語	tavily "[topic] academic research terminology" --answer
クロスドメイン同義語	tavily "[topic] also known as called" --answer
歴史的用語	tavily "[topic] history original term" --answer

語彙発見プロセス

1. 初期用語検索を実行します:

   tavily "[topic] terminology" --answer --results 5
   

2. 結果から以下をメモします:

   • 専門家用語（技術用語）
   • 部外者用語（一般的/入門用語）
   • クロスドメイン同等語

3. 語彙マップを更新します（テンプレートは下記）

4. 専門家用語で検索を再実行します:

   tavily "[expert-term]" --answer
   

5. 結果品質を比較します - 専門家用語はより深いコンテンツを表示すべきです

語彙マップテンプレート

## Core Terms
| 用語 | 分野 | 深度レベル |
|-----|------|----------|
| [expert term] | [field] | 専門家 |
| [outsider term] | 一般 | 入門 |

## Cross-Domain Synonyms
| 概念 | 分野別用語 |
|-----|----------|
| [concept] | Field A: [term], Field B: [term] |

## Depth Indicators
| レベル | 用語 | 表示されるコンテンツ |
|-------|------|-------------------|
| 入門 | [terms] | 概要、解説 |
| 専門家 | [terms] | リサーチ、ニュアンスのある分析 |

フェーズ 1 チェックリスト

• 用語発見検索を実行した
• 専門家用語と部外者用語を特定した
• クロスドメイン同義語をマッピングした
• 語彙マップを作成した

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フェーズ 2: 基礎的検索

目標: 権威のあるソースで基礎的な理解を構築します。

質問パターン → Tavily コマンド

質問パターン	戦略	コマンド
「X とは？」	権威者からのコンセンサス	tavily "[expert-term] definition" --answer --depth advanced
「X すべきか？」	賛成/反対、代替案	tavily "[expert-term] pros cons comparison" --answer
「X は本当か？」	証拠、反証	tavily "[claim] evidence research" --answer --depth advanced
「X をするには？」	ステップバイステップ、落とし穴	tavily "[expert-term] guide tutorial" --answer
歴史的文脈	起源と進化	tavily "[topic] history origins development" --answer

ソースタイプの選択

ソースタイプ	最適な用途	Tavily アプローチ
学術/研究	メカニズム、因果関係	--depth advanced --results 10
実務者コンテンツ	動作方法、エッジケース	--topic general --answer
ニュース/最新	最近の動き	--topic news --time week
公式ドキュメント	技術仕様、ポリシー	--include [official-domain]

基礎的検索プロセス

1. フェーズ 1 の専門家用語から開始します

2. 基礎的なクエリを実行します:

   # 定義/概要
   tavily "[expert-term] comprehensive overview" --answer --depth advanced
   
   # 主要な視点
   tavily "[expert-term] major approaches" --answer --results 7
   

3. 見つかった各主要視点について、2～3 の権威のあるソースを取得します:

   tavily "[perspective-name] [expert-term]" --answer --results 5
   

4. リサーチノートにソースを記録します

フェーズ 2 チェックリスト

• フェーズ 1 の専門家用語を使用した
• 基礎的な概要を検索した
• 2～3 の主要な視点を特定した
• 各視点について権威のあるソースを見つけた
• ソースを追跡した

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フェーズ 3: 反対の視点の検索

目標: 確証バイアスを避けるために、明示的に反対の見方を見つけます。

反対の視点が重要な理由

単一視点のリサーチ:

• すべてのソースが 1 つの見方を支持
• 反論が不足
• エコーチェンバーのリスク

反対の視点用 Tavily コマンド

必要なもの	コマンド
一般的な批判	tavily "[topic] criticism problems" --answer
反対の見方	tavily "[topic] skeptics critique" --answer
代替アプローチ	tavily "[topic] alternatives instead of" --answer
失敗ケース	tavily "[topic] failures when wrong" --answer
エコーチェンバー回避	tavily "[topic] debate" --exclude [familiar-sources]

反対の視点プロセス

1. 現在の理解/傾向を特定します

2. 最強の反論を検索します:

   tavily "[topic] strongest argument against" --answer --depth advanced
   

3. 既に見たソースを除外します:

   tavily "[topic]" --exclude [domains-already-searched]
   

4. 失敗モードを検索します:

   tavily "[topic] when fails problems limitations" --answer
   

5. リサーチノートに反対の視点を記録します

フェーズ 3 チェックリスト

• 現在の理解/立場を特定した
• 最強の反論を検索した
• --exclude を使用して新しいソースを見つけた
• 制限/失敗ケースを検索した
• 反対の視点を記録した

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フェーズ 4: 統合

目標: 明示的な信頼度マーカー付きで調査結果を統合します。

完了基準

最小限の実行可能（クイック決定）

• 中核概念を自分の言葉で定義できる
• 2～3 の主要な視点を知っている
• 各視点の権威のあるソースを見つけた
• 既知の未知のものを特定した

実務的知識（ほとんどの決定）

• 歴史的背景を説明できる
• ステークホルダーの立場を理解している
• 反論に遭遇した
• 複数の分野をチェックした

深い専門知識（ハイリスク）

• 主張を一次資料までたどった
• 競合する証拠を評価できる
• 知識の限界を理解している

収穫逓減シグナル

以下の場合は中止してください:

• 新しいソースが同じ基礎文献を引用している（循環）
• 新しい検索で既知のコンテンツが返される（反復的）
• 各時間が前の時間より追加する量が少ない（限界）
• 決定を下したり、行動を起こせる（十分）

信頼度マーカー

レベル	使用するフレーズ
確立されている	「X は...」、「X は...によって機能する」
強力な証拠	「証拠は...を強く示唆している」
中程度の証拠	「ほとんどのソースが...を報告している」
限定的な証拠	「1 つの研究が...を見つけた」
不明	「信頼できる情報が見つかりませんでした...」

統合テンプレート

## Summary
[質問への直接的な回答]

## Confidence Level
[高/中/低] - [正当化]

## Key Findings
1. [ソースタイプ付き調査結果]

## Perspectives
| 視点 | 主要な議論 | ソース品質 |
|-----|----------|----------|
| [view] | [argument] | [assessment] |

## Counter-Evidence
- [主要結論に反論するもの]

## Caveats
- [相談しなかったもの]
- [なされた仮定]

## For Deeper Investigation
[信頼度を上げるための方法]

フェーズ 4 チェックリスト

• リスクレベルの完了基準を満たした
• 収穫逓減シグナルをチェックした
• 信頼度マーカーを適用した
• 統合テンプレートを完成させた
• 調査結果を将来の参照のために保存した

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Tavily コマンドリファレンス

基本的な使い方

tavily "search query" [options]

オプション

オプション	説明	値
--answer	AI 生成回答サマリーを含める	フラグ
--depth	検索深度	basic（デフォルト）、advanced
--results	結果の数	1-20（デフォルト: 5）
--topic	トピックカテゴリ	general（デフォルト）、news、finance
--time	時間フィルタ	day、week、month、year
--include	ドメインのみを含める	カンマ区切り
--exclude	ドメインを除外	カンマ区切り
--raw	生ページコンテンツを含める	フラグ
--json	JSON として出力	フラグ

シナリオ → コマンドマッピング

リサーチシナリオ	コマンド
クイック概要	tavily "query" --answer
深掘り	tavily "query" --depth advanced --results 10 --answer
最新ニュース	tavily "query" --topic news --time week
学術的焦点	tavily "query" --depth advanced --include scholar.google.com,arxiv.org
Wikipedia を避ける	tavily "query" --exclude wikipedia.org
新しい視点	tavily "query" --exclude [already-seen-domains]
金融データ	tavily "query" --topic finance --answer
分析用の生コンテンツ	tavily "query" --raw --json

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診断状態

これらを使用して、リサーチがどこで行き詰まっているか、どのフェーズを再検討するかを特定します。

状態	症状	再検討するフェーズ
R0: 分析なし	トピックを構造化せずに検索している	フェーズ 0
R1: 語彙なし	部外者用語を使用し、表面的コンテンツのみが見つかる	フェーズ 1
R2: 単一の視点	すべてのソースが 1 つの見方を支持	フェーズ 3
R3: ドメイン盲点	なじみのある分野のみで検索	フェーズ 1（クロスドメイン用語）
R4: 最新性バイアス	最近のソースのみ	フェーズ 2（歴史的クエリ）
R5: 深さのない幅	多くのタブ、統合なし	フェーズ 4
R6: 完了の不確実性	中止のタイミングが不明	フェーズ 4（完了基準）
R7: 完了	説明でき、不確実性を特定でき、行動できる	完了

クイック診断

1. トピックを専門家用語で説明できますか？ → いいえの場合、フェーズ 1
2. 反対の見方を見つけましたか？ → いいえの場合、フェーズ 3
3. 正当化付きで信頼度レベルを述べることができますか？ → いいえの場合、フェーズ 4
4. リサーチ深度はリスクに比例していますか？ → いいえの場合、フェーズ 0

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アンチパターン

パターン	症状	修正
確証トラップ	学ぶのではなく確認するために検索	フェーズ 3: 最強の反論を検索
権威の誤謬	ソースの名声で主張を受け入れる	証拠を評価、ソースではなく
最新性トラップ	最近のソースのみ	フェーズ 2: 歴史的背景クエリ
幅トラップ	50 個のタブ、何も読まない	フェーズ 4: 3 ソースルール、続行前に統合
単一ソース	1 つのソースを最終答	3 つの独立したソースが必須
専門用語盲点	他の分野の用語を見落とす	フェーズ 1: クロスドメイン語彙
無限ウサギの穴	元の目的を失った	フェーズ 0: スコープ/リスクに戻る
エコーチェンバー	同じソースを繰り返し	フェーズ 3: --exclude フラグを使用

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出力の永続化

出力発見

他の作業をする前に:

1. プロジェクトで context/output-config.md をチェック
2. 見つかった場合、このスキルのエントリを確認
3. 見つからない、またはこのスキルのエントリがない場合は、ユーザーに最初に確認してください:
   • 「このリサーチセッションの出力をどこに保存すべきですか？」
   • 提案: explorations/research/ またはこのプロジェクトにふさわしい場所
4. ユーザーの好みを保存します

何を保存するか

レイヤー	内容
語彙マップ	用語、分野、深度レベル
ソース	URL、関連スコア、品質メモ
統合	サマリー、信頼度、調査結果、注意事項
クエリログ	機能した/失敗した Tavily コマンド
ギャップ	不明な点

ファイル命名

パターン: {topic}-research-{date}.md 例: competency-frameworks-research-2025-01-15.md

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統合ポイント

スキル	接続
doppelganger	リサーチが決定を知らせます; /truth-check を調査結果に適用
context-networks	リサーチの調査結果を適切なネットワークノードに保存
boundary-critique	遭遇した助言と推奨事項に適用

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ヘルスチェック質問

リサーチ中に自問してください:

1. 確認するために検索していますか、それとも学ぶために？
2. 現在の見方に対する最強の議論は何か？
3. なじみのある分野以外を見たか？
4. 専門家用語か部外者用語を使っているか？
5. 深度はリスクに比例しているか？
6. 学んだことを将来の使用のために保存したか？

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ソースフレームワーク

派生元: references/research-framework.md