Deep Research スキル

入力

$ARGUMENTS = リサーチするトピック

プロセス

ステップ 1: 広範な検索 (5 〜 8 検索)

トピックに関する高品質なソースをウェブで検索します:

• オリジナルの研究論文 (arXiv、学会の議事録)
• 作成者による公式ドキュメントとブログ記事
• よく書かれた技術ブログ記事 (Lilian Weng、Jay Alammar など)
• ビデオのトランスクリプトまたは講義ノート (入手可能な場合)
• 参考用の GitHub 実装

ステップ 2: 深い読み込み

有望なソースごとに、WebFetch を使って全文を読み込みます。 以下を抽出して整理します:

コア コンセプト

• これは何か? (1 段落の定義)
• なぜ存在するのか? どのような問題を解決するのか?
• 何を置き換えたり、改善したりしたのか?

動作メカニズム (技術的な深さ)

• ステップバイステップのメカニズム
• 主要な方程式とその直感的理解
• 具体的な数値例 (形状、次元、値)
• 実装の詳細

比較と代替案

• 以前のアプローチとどう比較されるか?
• トレードオフは何か?
• 定量的な比較 (ベンチマーク、メモリ削減、高速化)

歴史的背景

• いつ導入されたのか? 誰に

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