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記事執筆の前工程として、周辺情報をWeb等で検索し、一次情報・論点・反論・用語・数字を揃えたContext Packを作る。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | article-agent-context-research |
| description | 記事執筆の前工程として、周辺情報をWeb等で検索し、一次情報・論点・反論・用語・数字を揃えたContext Packを作る。 |
factcheck は「書いた後の裏取り」。これは「書く前の地ならし」。任意のネタ/問いについて、Web上の一次情報/定義/反論/関連事例を集め、記事が“薄くならない”状態を作る。
$article-agent-ideation の候補が良いが、記事にすると“中身が薄い”懸念がある$article-agent-outliner の前に、材料を厚くしたい不足なら最初にこれだけ質問する:
data/idea-creation/*_ideation.md（最新）data/article-research/*（あれば）Select topic 入力された「調べたいこと」を、そのまま検索/整理の主題にする。 （Idea Creation Report起点なら、候補の該当セクションをそのまま貼っても良い。）
Web search plan 以下の“型”で検索クエリを作り、幅を出す（最低8クエリ）。
X API 検索 エンドポイント / Claude Code skills などnpm run grok:context -- --topic \"...\" でGrok（x_search）に周辺情報リサーチを委任し、Context Packの原稿を得る。
その後、references/context_pack_template.md の形に整形する（引用は短く、URLで追える形）。必ず data/context-research/ に Context Pack を1つ保存する。
YYYYMMDD_HHMMSSZ_context.md（UTC推奨）references/context_pack_template.md備考:
npm run grok:context は .json/.txt/.md も併せて保存する（調査ログ用）$article-agent-outliner（Context Packを入力にする）$article-agent-writer$article-agent-research-factcheck