chatgpt-parallel-research

name	chatgpt-parallel-research
description	Browser Controller拡張機能を使ってChatGPT 5.2 Thinkingで3並列以上のウェブ検索・ブレスト・情報収集を実行する。難問にはHeavy thinking（heavy/extended）を使用。指定時のみChatGPT Proで深い考察・ファクトチェック。ファイル添付にも対応。「ウェブ検索」「横断検索」「並列検索」「ブレスト」「情報収集」「リサーチ」を依頼されたときに使用する。

ChatGPT Parallel Research Workflow

Instructions

1. Preflight:

   • 概要: Browser Controller Chrome拡張機能を使用し、ChatGPTで3並列以上の検索・ブレストを実行して横断的に情報を収集する。
   • デフォルトモデル: ChatGPT 5.2 Thinking
   • オプション: ChatGPT Pro（--model pro 指定時のみ）- 深い考察・ファクトチェック用
   • 前提条件:
     • Browser Controller拡張機能がChromeにインストールされていること
     • ChatGPTにログイン済みであること
     • ブリッジサーバーは自動起動（手動起動不要）
   • ドキュメント精査原則（Preflight必須）：テンプレート確認後、生成前に必ず以下を実施すること。
     • アジェンダ・依頼文に記載された参照資料を全て読み込む。
     • Flow/Stock配下の関連資料（前回議事録・要望リスト・プロジェクトREADME等）を網羅的に検索・確認する。
     • 確認できなかった資料は「未参照一覧」として成果物に明記する。
     • これらを完了するまで生成を開始しない。
   • ./assets/chatgpt_research_template.md を先に読み、章立て・必須項目・項目順序を確認する（テンプレートファースト）。
   • ./questions/chatgpt_research_questions.md を使って必要情報を収集する。
   • 実行モードを確定する（自由度を絞る）。
     • search（デフォルト）: 3クエリ以上必須（3セッション以上で実行）
     • search1: 単一セッション検索（1タブで複数クエリを順次実行）
   • クエリを3個以上に分割・設計する（search を使う場合は必須）。
   • 各クエリは独立コンテキストとして成立するように、背景情報・前提・制約などの必要情報を各クエリ本文に含める。
   • モデル/推論強度を決める（モデル名はUI更新により変更される場合があります。python chatgpt_multi.py models で確認）。
     • モデル選択ガイド:

       難易度	モデル	Thinking	用途
       簡単～普通	ChatGPT 5.2 Thinking	light	一般的な検索、簡単なブレスト（デフォルト）
       普通～やや難	ChatGPT 5.2 Thinking	standard	比較分析、中程度のブレスト
       難問	ChatGPT 5.2 Thinking	heavy	技術的な深掘り、複雑な分析
       非常に難問	ChatGPT 5.2 Thinking	extended	最高精度の推論、専門的分析
       指定時のみ	ChatGPT Pro	-	深い考察、確実なファクトチェック
       レガシー	ChatGPT Classic	-	旧モデルでの確認が必要な場合

     • モデル使い分けの指針:
       • デフォルト: ChatGPT 5.2 Thinking（モデル指定不要）
       • 難問: --thinking heavy または --thinking extended を追加
       • ファクトチェック・深い考察: --model pro を明示的に指定
   • 検索クエリ設計ガイドライン:

     用途	クエリ例
     ウェブ検索	「〇〇について最新情報を検索して」「△△の公式ドキュメントを調べて」
     ブレスト	「〇〇のアイデアを10個出して」「△△の課題と解決策をブレストして」
     比較分析	「AとBの違いを詳しく比較して」「〇〇の選択肢のメリデメを整理して」
     深掘り	「〇〇の技術的な仕組みを詳しく解説して」「△△の設計パターンを分析して」

2. 実行:

   • Browser Controller拡張機能がChromeにインストールされていること。

   • ChatGPTにログイン済みであること。

   • ブリッジサーバーは自動起動（手動起動不要）。接続確認:

     • python chatgpt_multi.py status

   • スクリプト実行パス:

     • ./scripts/chatgpt_multi.py

   • 実行方法:

     • このSkillの ./scripts に移動して実行:
       • cd .codex/skills/chatgpt-parallel-research/scripts && python chatgpt_multi.py "質問1" "質問2" "質問3"
     • リポジトリルートからフルパス指定で実行:
       • python .codex/skills/chatgpt-parallel-research/scripts/chatgpt_multi.py "質問1" "質問2" "質問3"

   • 外部依存:

     • Browser Controller Chrome拡張機能がインストール済みであること
     • Python 3.8以上

   • 3並列以上（search: 3クエリ以上必須）:

     • python chatgpt_multi.py "検索クエリ1" "検索クエリ2" "検索クエリ3"
     • python chatgpt_multi.py "Q1" "Q2" "Q3" --thinking heavy
     • python chatgpt_multi.py "Q1" "Q2" "Q3" --model pro

   • 単一セッション検索（search1: 1タブで順次）:

     • python chatgpt_multi.py search1 "検索クエリ1" "検索クエリ2"

   • ファイル添付:

     • 並列検索に添付: python chatgpt_multi.py "Q1" "Q2" "Q3" --files /path/to/document.pdf
     • 既存タブに添付: python chatgpt_multi.py attach --file /path/to/document.pdf --tab <tab_id>

   • 出力（保存先はこのSkill内に明記する）:

     • すべて Flow/YYYYMM/YYYY-MM-DD/<topic>/ 配下に保存される。
     • <topic> は先頭の検索クエリ（または先頭の追加質問）から自動生成され、ファイル名に使えない文字は置換される。
     • 並列検索: Flow/YYYYMM/YYYY-MM-DD/<topic>/chatgpt_q{N}_{timestamp}.md
     • チャット: Flow/YYYYMM/YYYY-MM-DD/<topic>/chatgpt_chat_tab{id}_{timestamp}.md

   • セッション（マルチターン継続情報）:

     • ~/.chatgpt_multi_session.json に tab id/url/topic を保存する。
     • タブが閉じている場合、chat / recover は保存済みURLからタブを再オープンして継続を試みる。
       • 旧形式のセッションファイルでURLが保存されていない場合は復元できない。

   • マルチターン（同じセッションに追加質問）:

     • 自動選択: python chatgpt_multi.py chat -m "追加質問"
     • 複数質問を同一セッションに順次送信: python chatgpt_multi.py chat -m "Q1" "Q2" "Q3"
     • タブを明示指定: python chatgpt_multi.py chat -m "質問" --tab 123

   • 再取得（受け取り側エラー対策）:

     • MD保存あり（タブID）: python chatgpt_multi.py recover --tab <tab_id>
     • MD保存あり（会話URL）: python chatgpt_multi.py recover --url "https://chatgpt.com/c/<conversation_id>"
     • 表示のみ: python chatgpt_multi.py response --tab <tab_id>

   • タブ管理:

     • 一覧: python chatgpt_multi.py tabs
     • 閉じる: python chatgpt_multi.py close --tab <tab_id>

   • CLI Reference（抜粋）:

     • タブ一覧: python chatgpt_multi.py tabs
     • モデル一覧: python chatgpt_multi.py models
     • Thinking強度確認: python chatgpt_multi.py thinking
     • Thinking強度設定: python chatgpt_multi.py set-thinking --level heavy
     • 単一チャット（マルチターン）: python chatgpt_multi.py chat -m "質問内容"
     • ファイル添付: python chatgpt_multi.py attach --file /path/to/file.pdf --tab <tab_id>
     • 回答取得（表示のみ）: python chatgpt_multi.py response --tab <tab_id>
     • 再取得（MD保存）: python chatgpt_multi.py recover --tab <tab_id>
     • ブリッジ状態確認: python chatgpt_multi.py status
     • ブリッジ起動（フォアグラウンド）: python chatgpt_multi.py bridge

   • 並列検索オプション（抜粋）:

     python chatgpt_multi.py [質問1] [質問2] [質問3] ...
       --model        : モデル選択（例: pro）
       --thinking, -t : 推論強度（light, standard, heavy, extended）
       --files        : 添付ファイル（複数可）
       --interval     : ポーリング間隔（デフォルト: 5秒）
       --no-auto-bridge : ブリッジ自動起動を無効化
       --close-tabs   : search/search1/chat/recover 完了後にタブを閉じる
       --keep-tabs    : (Deprecated: デフォルトで保持) タブを保持
     

   • 制約:

     • search は3クエリ未満を受け付けない（3セッション未満を禁止）。
     • タイムアウトは固定1800秒（30分）で、--timeout を指定しても無視される。
     • エージェント側で sleep 等により独自の待機を足さない。

3. 結果統合:

   • 各タブの応答（個別MD）を収集し、./assets/chatgpt_research_template.md 形式で統合する。
   • 情報源・信頼性・矛盾点を整理し、結論と推奨アクションを明確化する。

4. Troubleshooting:

   • 症状: MDが ## 回答 の (waiting...) から更新されない。
     • 原因: 応答取得に失敗している。
     • 手順:
       • タブID確認: python chatgpt_multi.py tabs
       • 再取得（MD保存）: python chatgpt_multi.py recover --tab <tab_id>
       • 表示のみ: python chatgpt_multi.py response --tab <tab_id>
       • ChatGPT側のエラーメッセージや制限（Rate limit等）を確認する。

5. QC（必須）:

   • recommended_subagents のQC Subagentに評価を委譲する。
   • Subagentは ./evaluation/evaluation_criteria.md に基づきQCを実施する。
   • 指摘があれば追加検索（search または search1）や recover を実行する。
   • 最大3回まで繰り返し確定する。

6. バックログ反映:

   • 追加調査が必要な項目、未解決の論点、次アクションをバックログへ反映する。

subagent_policy:

• 品質ループ（QC/チェック/フィードバック）は必ずサブエージェントへ委譲する
• 指摘の反映は最小差分で行う
• 指摘に対し「修正した/しない」と理由を最終成果物に残す

recommended_subagents:

• qa-skill-qc: 3並列要件、クエリ多様性、統合内容、欠損の有無を検査

Resources

• questions: ./questions/chatgpt_research_questions.md
• assets: ./assets/chatgpt_research_template.md
• evaluation: ./evaluation/evaluation_criteria.md
• scripts: ./scripts/chatgpt_multi.py
• guide: ./guide/guide.md

Next Action

• 統合結果をもとに、設計・実装・追加調査の次アクションへ進む。
• 指摘が出た場合は、追加検索または再取得を実行して再QCする。

Subagent Execution

このSkillはサブエージェントとして独立実行可能。

• サブエージェント: agents/chatgpt-parallel-research-agent.md
• 用途: 並列ウェブ検索、ブレインストーミング、横断情報収集、ファクトチェック
• 入力: search_queries（3個以上必須）, model（pro等）, thinking（light/standard/heavy/extended）
• 出力: 統合された検索結果レポート（chatgpt_research_template.md形式）