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APIキー不要の統合リサーチスキル。Claude Code組み込みのWebSearch/WebFetchを使用。他人に配布してもそのまま使える。
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npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry --skill research-freeيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
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LLM token logprobs and calibration. Per-decision confidence, ECE, Brier, reliability diagrams, low-confidence triage.
Analyze LLM token logprobs and calibration. Use for per-decision confidence, ECE, Brier scores, reliability diagrams, and low-confidence triage.
回顾最近 N 天的 Claude Code 使用记录——扫描原始会话数据，按主题分组汇总"我都做了什么"，并从个人操作系统视角输出模式、风险与增删建议。当用户说 /recap、"看看我这几天做了什么"、"回顾一下我最近的会话"、"这两天我用 claude 干了啥"、"活动回顾" 时使用。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | research-free |
| description | APIキー不要の統合リサーチスキル。Claude Code組み込みのWebSearch/WebFetchを使用。他人に配布してもそのまま使える。 |
| argument-hint | [トピック] [--depth=quick|standard|deep] |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch |
| model | opus |
APIキー設定なしで使えるリサーチスキル。Claude Code組み込みのWebSearch/WebFetchのみを使用。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RESEARCH-FREE (APIキー不要) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Claude Code 組み込みツール（APIキー不要） │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ WebSearch │ │ WebFetch │ │ │
│ │ │ (Anthropic) │ │ (直接取得) │ │ │
│ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ └──────────┬───────────┘ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌─────────────────┐ │ │
│ │ │ 統合・分析 │ │ │
│ │ └────────┬────────┘ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌─────────────────┐ │ │
│ │ │ レポート出力 │ │ │
│ │ └─────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ✅ インストール後すぐに使える │
│ ✅ APIキー設定不要 │
│ ✅ 他人に配布してもそのまま動作 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
# 基本リサーチ
/research-free AIエージェントの最新動向
# クイック検索（5件程度）
/research-free Next.js 15 新機能 --depth=quick
# 標準リサーチ（10-15件）
/research-free 生成AI市場 --depth=standard
# 深層リサーチ（20件以上）
/research-free 量子コンピューティング投資 --depth=deep
WebSearch(query="トピック + 最新")
WebSearch(query="トピック + とは")
WebSearch(query="トピック + 比較")
WebSearch(query="トピック + メリット デメリット")
WebFetch(url="重要そうなURL", prompt="要点を抽出")
# [トピック] 調査レポート
## 要約
- ポイント1
- ポイント2
## 主要な発見
### 発見1
[内容]
**出典**: [URL]
## 出典一覧
1. [タイトル](URL)
1. "[トピック] 2026" → 最新情報
2. "[トピック] とは" → 基本情報
1. "[トピック] 2026 最新"
2. "[トピック] とは わかりやすく"
3. "[トピック] メリット デメリット"
4. "[トピック] 比較"
5. "[トピック] 始め方"
1-5. standard の検索
6. "[トピック] 事例"
7. "[トピック] 失敗"
8. "[トピック] 成功"
9. "[トピック] 注意点"
10. "[トピック] 将来性"
11. "[トピック] 市場規模"
12. "[トピック] 競合"
+ 重要URLのWebFetch詳細取得
| 機能 | research-free | mega-research (API版) |
|---|---|---|
| APIキー | 不要 ✅ | 必要 |
| 配布時 | そのまま動作 ✅ | 設定必要 |
| 検索精度 | 良好 | 高精度 |
| 検索速度 | 標準 | 高速（並列） |
| ニュース | WebSearch経由 | NewsAPI直接 |
| コミュニティ | WebSearch経由 | Reddit API直接 |
| AI要約 | Claude分析 | Perplexity |
具体的なクエリ
年を含める
複数の観点
research/runs/<timestamp>__<slug>/
├── input.yaml # 入力パラメータ
├── evidence.jsonl # 収集した証拠
├── report.md # 最終レポート
└── sources.json # ソース一覧
keyword-free - APIキー不要キーワード抽出mega-research - API版（高精度）gpt-researcher - 自律型深層リサーチ（要API）