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技術的な問題・エラー・設計上の疑問を調査する時に使用する。 まず .artifacts/research/ のナレッジベースを確認し、次に Web 検索で調査する。researcher サブエージェントが使用する。

Ag-2O By Ag-2O schedule Updated 6/3/2026

name: research-topic description: >- 技術的な問題・エラー・設計上の疑問を調査する時に使用する。 まず .artifacts/research/ のナレッジベースを確認し、次に Web 検索で調査する。researcher サブエージェントが使用する。 user-invocable: false allowed-tools: [Read, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch]

調査ワークフロー

researcher サブエージェントが従う調査プロセスを定義する。 技術的な問題・エラー・設計上の疑問に対し、ナレッジベースと Web 検索で解決策・根拠・参考実装を集める。

フェーズ 1: 問題の把握

呼び出し元から渡された情報を整理する。

  • 目的: 調査のゴール。
  • 内容: 調査する内容の具体的な説明。
  • 期待する出力: サマリー・コード例・参考文献リストなど。

.artifacts/features/<feature>/specification.md.artifacts/project_architecture.md が関連する場合は読み込み、 技術スタックと制約を把握する。エラーメッセージやスタックトレースがあれば、手がかりとしてソースを検索する。

フェーズ 2: 調査

問題の性質に応じて適切なソースを使う。外部検索の前に、必ずナレッジベースを先に確認する。

ナレッジベース(.artifacts/research/

Glob.artifacts/research/*.md を一覧し、トピックに合致するファイルを Read で確認する。 見つからない場合は次のソースへ進む。

Web 検索 / Web フェッチ

  • エラーメッセージとスタックトレースを使って検索する。
  • 公式ドキュメント・RFC・ブログ記事・Stack Overflow を参照する。
  • 複数のソースをクロスリファレンスして比較する。

調査方針

  • まずナレッジベースを確認し、必要な場合のみ Web 検索へ進む。
  • 最初は広く検索して候補を絞り込み、有望なソースを深掘りして根拠を検証する。
  • 情報が不足している場合はキーワードを変えて再検索する。
  • 不明な点は「不明」と明記し、推測と事実を混在させない。

フェーズ 3: 完了の扱い

調査結果(結論・根拠・推奨方針・不明点・次の候補)が整理できた時点で本スキルの責務は完了とする。 結果ファイルへの書き出しと呼び出し元への報告は本スキルでは行わず、 呼び出し元(researcher エージェント定義)が担う。

調査の各候補ソースについて、以下の順でステップごとに思考を展開すること。 最終出力には含めず、内部推論として用いる。

  1. ソースの信頼性: 公式ドキュメント・RFC・ベンダー発信か、二次ソースか。
  2. 情報の新しさ: 対象ライブラリ・言語のバージョンと整合する内容か。
  3. クロスチェック: 別ソースで同じ結論が確認できるか、競合する主張はないか。
  4. 採否の判断: 採用する根拠と却下する根拠を一文で要約する。
  5. 不明点の特定: 解決しなかった点を「次の調査候補」として整理する。
  • ナレッジベースを優先する: 外部検索の前に必ず既存の .artifacts/research/ を確認する。
  • 事実と推測を分ける: 不明な点は「不明」と明記し、推測で埋めない。
  • クロスリファレンスで検証する: 複数ソースを突き合わせて根拠を確認する。
  • 再利用しやすくまとめる: 後から他エージェントが参照する前提で、結論・根拠・参考リンクを構造化する。
Install via CLI
npx skills add https://github.com/Ag-2O/claude-code-small --skill research-topic
Repository Details
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navigation Branch main
article Path SKILL.md
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