Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeソフトウェア開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

web-research

複数のWebソースを横断的に検索・収集し、サブエージェントに処理を委譲しながら引用付きのリサーチレポートを生成します。ユーザーがオンラインでのトピック調査、Web検索、最新情報の取得、選択肢の比較、またはリサーチレポートの作成を求めた際に使用してください。

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Searches multiple web sources, synthesizes findings, and produces cited research reports using delegated subagents. Use when the user asks to research a topic online, search the web, look something up, find current information, compare options, or produce a research report.

SKILL.md 本文

Web Research Skill

Research Process

Step 1: Create and Save Research Plan

subagents に委譲する前に、以下の手順は必須です:

  1. 研究フォルダを作成 - 現在の作業ディレクトリ内に専用フォルダを作成し、すべてのリサーチファイルを整理します:

    mkdir research_[topic_name]
    

    これにより、ファイルを整理し、作業ディレクトリの散乱を防ぐことができます。

  2. リサーチ質問を分析 - 明確で重複のない小テーマに分解します

  3. リサーチプランファイルを作成 - write_file ツールを使用して research_[topic_name]/research_plan.md を作成し、以下を記載します:

    • メインのリサーチ質問
    • 調査対象となる 2~5 個の具体的な小テーマ
    • 各小テーマから得られるべき情報
    • 結果をどのように統合するか

プランニングのガイドライン:

  • シンプルな事実調査: 1~2 個の小テーマ
  • 比較分析: 比較対象ごとに 1 個の小テーマ (最大 3 個)
  • 複雑な調査: 3~5 個の小テーマ

Step 2: Research Subagents に委譲

プラン内の各小テーマについて:

  1. task ツールを使用 して research subagent を起動し、以下を指定します:

    • 明確で具体的なリサーチ質問 (頭字語なし)
    • 検索結果をファイルに書き込むための指示: research_[topic_name]/findings_[subtopic].md
    • 予算: 最大 3~5 回の web 検索
  2. 最大 3 個の subagent を並列実行 して、効率的にリサーチを進めます

Subagent Instructions テンプレート:

Research [SPECIFIC TOPIC]. Use the web_search tool to gather information.
After completing your research, use write_file to save your findings to research_[topic_name]/findings_[subtopic].md.
Include key facts, relevant quotes, and source URLs.
Use 3-5 web searches maximum.

Step 3: Findings を統合

すべての subagent が完了した後:

  1. ローカルに保存された findings ファイルを確認:

    • まず list_files research_[topic_name] を実行して、作成されたファイルを確認します
    • 次に read_file を使用してファイルパスを指定します (例: research_[topic_name]/findings_*.md)
    • 重要: URL ではなく、ローカルファイルの場合のみ read_file を使用します
  2. 情報を統合 - 以下を含む包括的なレスポンスを作成します:

    • 元の質問に直接答える
    • すべての小テーマからの洞察を統合する
    • URL を含む具体的なソースを引用する (findings ファイルから)
    • ギャップまたは制限事項を特定する
  3. 最終レポートを作成 (オプション) - リクエストされた場合、write_file を使用して research_[topic_name]/research_report.md を作成します

: URL から追加情報を取得する必要がある場合は、read_file ではなく fetch_url ツールを使用してください。

Best Practices

  • 委譲前に計画を立てる - 必ず research_plan.md を最初に作成します
  • 明確な小テーマ - 各 subagent が異なり、重複のないスコープを持つようにします
  • ファイルベースの通信 - subagent に findings をファイルに保存させます。直接返させません
  • 系統的な統合 - 最終レスポンスを作成する前に、すべての findings ファイルを読みます
  • 適切に停止 - 過度にリサーチしません。小テーマごとに 3~5 回の検索が通常は十分です

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
langchain-ai
リポジトリ
langchain-ai/deepagents
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/langchain-ai/deepagents / ライセンス: MIT

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原作者: langchain-ai · langchain-ai/deepagents · ライセンス: MIT