research-topic
ブログ記事の執筆に向けた技術トピックの深掘り調査を行います。ユーザーが「調査」「詳しく知りたい」「探求する」と述べたり、ブログのトピックを提供したりした場合に使用します。ウェブを広範囲に検索し、視覚的なコンテンツの活用機会を識別した構造化された調査ノートを作成します。
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Deep research on a technical topic for blog writing. Use when user says research, look into, explore, or provides a blog topic to investigate. Searches the web extensively and creates structured research notes with visual opportunity identification.
SKILL.md 本文
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
...
詳細情報
- 作者
- OmuNaman
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/2/22
Source: https://github.com/OmuNaman/blog-automation / ライセンス: unknown
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