| name | rey-web-search |
| description | Quick web search for information. Returns top results with summaries. Use when user says "search", "look up", "find info about". |
| auto_trigger | true |
Web Search - ウェブ検索スキル
素早く情報を検索して結果を返す。
いつ使う？
トリガー:
├── 「〜を検索して」
├── 「〜について調べて」
├── 「〜って何？」
├── 「最新の〜は？」
└── 「〜のニュース」
検索フロー
ユーザー: 「Claude 4.5の最新情報を検索して」
MoltBot:
1. 検索クエリを最適化
2. 複数ソースから検索
3. 結果をランキング
4. サマリーを生成
返答:
「Claude 4.5について検索しました:
📌 主な情報:
- 2025年10月リリース
- コンテキストウィンドウ200K
- 推論能力が大幅向上
📎 ソース:
1. Anthropic公式ブログ
2. Tech Crunch記事
3. X(Twitter)での反応
詳しく知りたい点はありますか？」
検索の種類
1. 即時検索（デフォルト）
用途: 簡単な事実確認
時間: 数秒
深さ: 上位3-5件
2. ニュース検索
用途: 最新ニュース
時間: 数秒
ソース: ニュースサイト優先
3. 技術検索
用途: プログラミング、API
時間: 数秒
ソース: Stack Overflow、GitHub、公式ドキュメント
検索結果フォーマット
📌 [トピック]について
🔍 検索結果:
1. [タイトル1]
[要約 - 2-3文]
出典: [URL]
2. [タイトル2]
[要約 - 2-3文]
出典: [URL]
3. [タイトル3]
[要約 - 2-3文]
出典: [URL]
💡 まとめ:
[全体の要約 - 2-3文]
deep-research との違い
| 項目 | web-search | deep-research |
|---|
| 速度 | 数秒 | 数分〜数十分 |
| 深さ | 上位3-5件 | 10-20件以上 |
| 分析 | 簡易サマリー | 詳細分析 |
| 用途 | 事実確認 | 調査・研究 |
| 出力 | テキスト | レポート形式 |
検索最適化
クエリ改善
ユーザー入力: 「AIについて」
最適化後: 「AI 人工知能 2026 最新動向」
ユーザー入力: 「Python エラー」
最適化後: 「Python [エラーメッセージ] 解決方法」
ソース優先度
技術系:
1. 公式ドキュメント
2. Stack Overflow
3. GitHub Issues
4. 技術ブログ
ニュース系:
1. 大手メディア
2. 専門メディア
3. 公式発表
4. SNS
セキュリティ
安全な検索
チェック:
├── 不審なURLを除外
├── 悪意あるサイトをブロック
├── ファイルダウンロードは確認
└── 個人情報を含む検索に注意
human-security 連携
検索結果に含まれる場合:
├── フィッシングサイト → 警告
├── マルウェア配布サイト → 除外
├── 詐欺的なコンテンツ → 注意喚起
└── 信頼性の低いソース → マーク
使用例
簡単な検索
ユーザー: 「今日の天気を検索して」
MoltBot: 「東京の今日の天気: 晴れ、最高気温18度です。」
技術的な検索
ユーザー: 「React useEffect の使い方を検索して」
MoltBot: 「useEffectの基本的な使い方:
1. コンポーネントマウント時に実行
2. 依存配列で再実行タイミング制御
3. クリーンアップ関数で後処理
[サンプルコード]」
ニュース検索
ユーザー: 「最新のAIニュースを検索して」
MoltBot: 「今週のAIニュース:
1. OpenAI GPT-5発表
2. Google Gemini 3.0アップデート
3. AI規制法案の動向」
連携スキル
| スキル | 連携内容 |
|---|
| deep-research | 深堀り調査 |
| trend-analyzer | トレンド分析 |
| content-ideas | コンテンツネタ |
| fact-checker | ファクトチェック |
