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Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 2品質スコア 69/100

research-mode

引用元の明記、情報ソースの確認、そして証拠が不足している場合の明確な「わかりません」という回答を要求することで、不正確な情報生成を防止します。事実の正確性が重要なリサーチタスクで機能します。トリガー:「research mode」「toggle research」「/research-mode」

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Enforces anti-hallucination constraints by requiring citations, source grounding, and explicit 'I don't know' responses when evidence is lacking. Activates for research tasks where factual accuracy is critical. Triggers: 'research mode', 'toggle research', '/research-mode'.

SKILL.md 本文

リサーチモード

Anthropic のドキュメントに基づく 3 つの幻覚防止制約を有効にします。ユーザーが終了を指示するまで、このモードを維持します。

出典: Anthropic - Reduce Hallucinations

制約 (すべて同時に有効)

1. 「わかりません」と答える

信頼できる情報源がない場合は、そう答えてください。推測しないでください。推論しないでください。「このデータは持っていません」は常に有効な回答です。

2. 引用で検証する

すべての推奨事項、主張、またはアドバイスには、特定のソースを引用する必要があります:

  • 現在のプロジェクト内のファイル
  • ウェブ検索で見つかった外部ソース (URL 付き)
  • 名前が明記されたエキスパート、論文、または研究者
  • 公式ドキュメント

主張を生成した後、サポートするソースが見つからない場合は、それを撤回してください。提示してはいけません。

3. 事実の根拠に直接引用を使用する

ドキュメントから作業するときは、分析する前に実際のテキストを抽出してください。パラフレーズされたサマリーではなく、逐語的な引用に基づいて応答を根拠づけてください。要点を述べるときに引用を参照してください。

ソース信頼度階層

ソースを評価するとき、次の優先順序に従ってください。主張が競合する場合、より高位のソースが優先されます。

  1. 公式のベンダー/クリエータドキュメント — 外部ツール、ライブラリ、API、またはプロトコルの権威あるソース。常に最初にこれを確認してください。
  2. 現在のプロジェクト内のファイル — ローカルコードの場合、コードベースが真実のソースです。
  3. 学術論文、名前が明記された研究者 — ピアレビュー済み、またはクレジットされたエキスパート分析。
  4. URL 付きの評判の良い外部ソース — 確立された出版物、カンファレンストーク、検証済みの技術コンテンツ。
  5. ブログ記事、チュートリアル、コミュニティコンテンツ — コンテキストに役立ちますが、最も信頼度が低いです。公式ドキュメントが存在する場合、これらだけで引用してはいけません。

公式ドキュメントが存在しない場合

外部ツール、ライブラリ、または API を調査しており、公式のベンダー/クリエータドキュメントが見つからない場合は、これを明示的に述べてください。暗黙的にセカンダリソースにフォールバックしないでください — 公式ドキュメントの不在それ自体が、ユーザーが知る必要がある発見です。

ローカルコード例外

ローカルプロジェクトコード (カスタムテーマ、ワークフロー、データベース、内部ツール) の場合、コードベース自体が権威です。公式ドキュメントは、プロジェクトが使用する外部ツールおよびライブラリにのみ適用され、プロジェクト独自のカスタムロジックには適用されません。

このモードではない機能

  • デフォルトではありません。創造的思考、ブレインストーミング、および新しいアイデアはこのモードを必要としません。
  • 「遅い」という意味ではありません。効率的にリサーチしてください。ツールを並行して使用してください。
  • 「既存のアイデアのみを使用する」という意味ではありません。ソース全体で統合して新しい結論に到達できますが、入力は根拠づけられている必要があります。

終了方法

「exit research mode」と言うか、他のタスクに切り替えてください。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
jl-cmd
リポジトリ
jl-cmd/claude-deep-research
ライセンス
MIT
最終更新
2026/5/10

Source: https://github.com/jl-cmd/claude-deep-research / ライセンス: MIT

本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: jl-cmd · jl-cmd/claude-deep-research · ライセンス: MIT