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npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry --skill mega-research-plusDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
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Verwandte Berufe SOC
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
name mega-research-plus description 8つの検索ソース（Tavily/SerpAPI/Brave/NewsAPI/Perplexity/Twitter/DuckDuckGo/WebSearch）を統合した最強リサーチシステム。API版＋MCP版＋組み込み版を完全統合。 argument-hint [トピック] [--mode=deep|quick|news|social|free] allowed-tools Read, Write, Edit, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, Bash(curl:*, python:*, node:*) model opus
mega-research-plus - 最強統合リサーチシステム v2
概要
8つの検索ソースを統合し、用途に応じて最適な情報収集を行う最強リサーチスキル。
API版、MCP版、組み込み版を完全統合。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MEGA RESEARCH PLUS SYSTEM v2 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ API LAYER (要キー) │ │
│ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │
│ │ │ Tavily │ │ SerpAPI │ │ Brave │ │ NewsAPI │ │Perplexity│ │ │
│ │ │AI検索 │ │Google │ │広範囲 │ │ニュース │ │AI要約 │ │ │
│ │ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │ │
│ └───────┼───────────┼───────────┼───────────┼───────────┼──────────┘ │
│ │ │ │ │ │ │
│ ┌───────┼───────────┼───────────┼───────────┼───────────┼──────────┐ │
│ │ │ │ MCP LAYER (無料) │ │ │ │
│ │ ┌────┴────┐ ┌───┴───┐ │ │
│ │ │ Twitter │ │DuckDuck│ │ │
│ │ │ X/SNS │ │Go/Bing │ │ │
│ │ └────┬────┘ └───┬───┘ │ │
│ └───────┼───────────┼──────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌───────┼───────────┼──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ BUILT-IN LAYER (組み込み) │ │
│ │ ┌────┴───────────┴────┐ │ │
│ │ │ WebSearch │ │ │
│ │ │ (Anthropic API) │ │ │
│ │ └──────────┬──────────┘ │ │
│ └─────────────┼────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────┴─────┐ │
│ │ 統合エンジン │ │
│ │ ・重複排除 │ │
│ │ ・スコアリング│ │
│ │ ・クロス検証 │ │
│ │ ・AI要約 │ │
│ └─────┬─────┘ │
│ │ │
│ ┌─────┴─────┐ │
│ │ レポート │ │
│ └───────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
統合ソース一覧（8種類） # ソース 種別 特徴 用途 制限 1 Tavily API AI検索特化、高精度 セマンティック検索、事実確認 1,000/月 2 SerpAPI API Google検索結果 SERP分析、競合調査 100/月 3 Brave API プライバシー重視 広範囲Web検索 2,000/月 4 NewsAPI API ニュース集約 最新ニュース、トレンド 100/日 5 Perplexity API AI検索+要約 要約生成、引用付き回答 課金制 6 Twitter/X MCP SNS コミュニティ、トレンド Cookie認証 7 DuckDuckGo MCP APIキー不要 無料検索 無制限 8 WebSearch 組込 Claude内蔵 フォールバック 制限あり
使い方
/mega-research-plus AIエージェント市場の最新動向 --mode=deep
/mega-research-plus Next.js 15の新機能 --mode=quick
/mega-research-plus 生成AI規制 --mode=news
/mega-research-plus Claude Code 評判 --mode=social
/mega-research-plus 投資信託 始め方 --mode=free
リサーチモード
1. Deep Mode（徹底調査） 全APIを使用した徹底調査。クロス検証で信頼性を高める。
使用ソース: Tavily + SerpAPI + Brave + NewsAPI + Perplexity + Twitter
実行時間: 30-60秒
出力: 50件以上のソース + 詳細レポート
フロー:
1. Tavily → 高精度ファクト収集（10-20件）
2. SerpAPI → Google上位結果取得（10件）
3. Brave → 広範囲Web検索（20件）
4. NewsAPI → 最新ニュース（10件）
5. Twitter → SNSトレンド（10ツイート）
6. Perplexity → AI要約生成
7. 統合 → 重複排除 + スコアリング + クロス検証
2. Quick Mode（高速検索） 使用ソース: Tavily + Brave + WebSearch
実行時間: 2-3秒
出力: 15件 + 簡潔な回答
3. News Mode（ニュース特化） 使用ソース: NewsAPI + Perplexity + SerpAPI(Google News)
実行時間: 5-10秒
出力: ニュース一覧 + トレンド分析
4. Social Mode（SNS特化） 使用ソース: Twitter + DuckDuckGo + Brave
実行時間: 10-20秒
出力: ツイート + コミュニティ反応
5. Free Mode（APIキー不要） 使用ソース: WebSearch + DuckDuckGo (MCP)
実行時間: 5-10秒
出力: 20件 + 基本レポート
API呼び出し実装
Tavily API curl -X POST "https://api.tavily.com/search" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"api_key": "' "${TAVILY_API_KEY} " '",
"query": "' "${QUERY} " '",
"search_depth": "advanced",
"include_answer": true,
"include_raw_content": true,
"max_results": 10
}'
SerpAPI curl "https://serpapi.com/search.json?engine=google&q=${QUERY} &api_key=${SERPAPI_KEY} &num=10"
Brave Search curl "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=${QUERY} " \
-H "Accept: application/json" \
-H "X-Subscription-Token: ${BRAVE_API_KEY} "
NewsAPI curl "https://newsapi.org/v2/everything?q=${QUERY} &apiKey=${NEWSAPI_KEY} &sortBy=publishedAt&pageSize=10"
Perplexity API curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer ${PERPLEXITY_API_KEY} " \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-3.1-sonar-large-128k-online",
"messages": [{"role": "user", "content": "' "${QUERY} " 'についての最新情報を要約してください。"}]
}'
Twitter/X (MCP経由) MCPツール: twitter-client
機能: get_tweet, search_tweets, get_user_tweets
DuckDuckGo (MCP経由) MCPツール: open-websearch
機能: search_duckduckgo, search_bing, search_brave
WebSearch (組み込み) Claude Code組み込みのWebSearchツールを直接使用
環境変数 APIキーは .envファイル.gitignoreに含まれています）。
設定方法
TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key
SERPAPI_KEY=your-serpapi-key
BRAVE_SEARCH_API_KEY=your-brave-api-key
NEWSAPI_KEY=your-newsapi-key
PERPLEXITY_API_KEY=your-perplexity-api-key
TWITTER_AUTH_TOKEN=your-auth-token
TWITTER_CT0=your-ct0
TWITTER_TWID=your-twid
または .env.example をコピーして編集:
APIキー取得先
出力形式
research/runs/__/ ├── input.yaml # 入力パラメータ
├── evidence.jsonl # 収集した証拠（全ソース）
├── sources/
│ ├── tavily.json # Tavily結果
│ ├── serpapi.json # SerpAPI結果
│ ├── brave.json # Brave結果
│ ├── newsapi.json # NewsAPI結果
│ ├── perplexity.json # Perplexity結果
│ ├── twitter.json # Twitter結果
│ └── websearch.json # WebSearch結果
├── analysis.json # 統合分析結果
├── report.md # 最終レポート
└── summary.txt # 1行要約
レポート形式 # [トピック] 調査レポート
**調査日** : YYYY-MM-DD
**使用ソース** : Tavily, SerpAPI, Brave, NewsAPI, Perplexity, Twitter, WebSearch
**ソース数** : XX件（重複排除後）
**信頼度スコア** : 85/100
## エグゼクティブサマリー
[3-5文の要約]
## 主要な発見
### 1. [発見タイトル]
[詳細]
**信頼度** : 高 | **ソース** : [1 ][2 ][3 ]
## SNSトレンド（Twitter）
> "..." - @user (+1.2k likes)
## 最新ニュース
1. [タイトル ](URL ) - YYYY-MM-DD
## 出典一覧
[1 ] [タイトル ](URL ) - Tavily
[2 ] [タイトル ](URL ) - Google (SerpAPI)
...
スコアリングアルゴリズム 信頼度スコア =
(ドメイン権威度 × 0.25) +
(情報鮮度 × 0.20) +
(クロス検証率 × 0.30) +
(引用数 × 0.15) +
(SNSエンゲージメント × 0.10)
ベストプラクティス
具体的なクエリを使用
❌ "AI"
✅ "2026年 生成AIエージェント市場規模 予測"
モードを適切に選択
事実確認 → quick
市場調査 → deep
ニュース → news
口コミ・評判 → social
配布用 → free
レート制限に注意
deep modeは1日5回程度に抑える
quick/freeは頻繁に使用OK
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