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。

Article Agent Context Research (周辺リサーチ)

Overview

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。

Defaults (this project)

プラットフォーム: X(Twitter) 固定（記事はX配信前提）
目的: impressions の最大化
想定読者: 投資家、エンジニア向けユーザー
アカウント: 個人発信（投資家・経営者インフルエンサー）
領域: AI / Web3
トンマナ: 常体、ストーリー薄め、結論先出し
NG: 追加のNG指定なし（ただし投資助言/断定は避ける）

When To Use

$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
定義/一次情報/反論が揃っていない
Webの周辺情報（公式ドキュメント、GitHub、論文、仕様、比較）を拾って深みを出したい
$article-agent-outliner の前に、材料を厚くしたい

Intake (ask first if missing)

何を調べるか（そのまま日本語でOK。例: 「ClaudeにX検索スキルを足してリサーチを自動化する」）
どちらに寄せるか: 投資家 / エンジニア
記事の狙い（1文。仮でOK）

不足なら最初にこれだけ質問する:

「何を周辺リサーチする？（そのまま入力して）」

Inputs (preferred)

Idea Creation Report: data/idea-creation/*_ideation.md（最新）
（任意）Xリンク深掘り: data/article-research/*（あれば）

Workflow

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）。

定義: X API 検索エンドポイント / Claude Code skills など
一次情報: 公式Docs / 公式ブログ / 仕様 / 料金 / 利用規約
実装: GitHub / sample code / SDK / MCP server examples
反論: 制限、レート、偏り、信頼性、コンプラ
比較: 代替手段（RSS/Reddit/News/公式更新）との違い

Collect sources (priority) 優先順位:

公式（一次情報） > GitHub（実装） > 信頼できる二次情報

Extract “depth” 記事が深くなる要素を最低2つ作る:

数字（dated）: 料金/レート/制限/仕様
反論と返し: 「できないこと/危険」と「対策」
定義: 用語の誤解を潰す一文

Draft context pack (Grok delegate) 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）。

Output (required)

必ず data/context-research/ に Context Pack を1つ保存する。

ファイル名: YYYYMMDD_HHMMSSZ_context.md（UTC推奨）
テンプレ: references/context_pack_template.md
末尾に Sources（URL）一覧を入れる

備考:

npm run grok:context は .json/.txt/.md も併せて保存する（調査ログ用）

Hand-off

見出し作成: $article-agent-outliner（Context Packを入力にする）
本文執筆: $article-agent-writer
書き上げ後の裏取り: $article-agent-research-factcheck

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。

Article Agent Context Research (周辺リサーチ)

Overview

Defaults (this project)

プラットフォーム: X(Twitter) 固定（記事はX配信前提）
目的: impressions の最大化
想定読者: 投資家、エンジニア向けユーザー
アカウント: 個人発信（投資家・経営者インフルエンサー）
領域: AI / Web3
トンマナ: 常体、ストーリー薄め、結論先出し
NG: 追加のNG指定なし（ただし投資助言/断定は避ける）

When To Use

$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
定義/一次情報/反論が揃っていない
Webの周辺情報（公式ドキュメント、GitHub、論文、仕様、比較）を拾って深みを出したい
$article-agent-outliner の前に、材料を厚くしたい

Intake (ask first if missing)

何を調べるか（そのまま日本語でOK。例: 「ClaudeにX検索スキルを足してリサーチを自動化する」）
どちらに寄せるか: 投資家 / エンジニア
記事の狙い（1文。仮でOK）

不足なら最初にこれだけ質問する:

「何を周辺リサーチする？（そのまま入力して）」

Inputs (preferred)

Idea Creation Report: data/idea-creation/*_ideation.md（最新）
（任意）Xリンク深掘り: data/article-research/*（あれば）

Workflow

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）。

定義: X API 検索エンドポイント / Claude Code skills など
一次情報: 公式Docs / 公式ブログ / 仕様 / 料金 / 利用規約
実装: GitHub / sample code / SDK / MCP server examples
反論: 制限、レート、偏り、信頼性、コンプラ
比較: 代替手段（RSS/Reddit/News/公式更新）との違い

Collect sources (priority) 優先順位:

公式（一次情報） > GitHub（実装） > 信頼できる二次情報

Extract “depth” 記事が深くなる要素を最低2つ作る:

数字（dated）: 料金/レート/制限/仕様
反論と返し: 「できないこと/危険」と「対策」
定義: 用語の誤解を潰す一文

Draft context pack (Grok delegate) 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）。

Output (required)

必ず data/context-research/ に Context Pack を1つ保存する。

ファイル名: YYYYMMDD_HHMMSSZ_context.md（UTC推奨）
テンプレ: references/context_pack_template.md
末尾に Sources（URL）一覧を入れる

備考:

npm run grok:context は .json/.txt/.md も併せて保存する（調査ログ用）

Hand-off

見出し作成: $article-agent-outliner（Context Packを入力にする）
本文執筆: $article-agent-writer
書き上げ後の裏取り: $article-agent-research-factcheck

article-agent-context-research

Article Agent Context Research (周辺リサーチ)

Overview

Defaults (this project)

When To Use

Intake (ask first if missing)

Inputs (preferred)

Workflow

Output (required)

Hand-off

Article Agent Context Research (周辺リサーチ)

Overview

Defaults (this project)

When To Use

Intake (ask first if missing)

Inputs (preferred)

Workflow

Output (required)

Hand-off