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世の中のベストプラクティスをWeb検索・SNS検索・ツール検索で調査し、鮮度・信頼性・多角的視点を 考慮して構造化レポートにまとめる。「ベストプラクティスを調べて」「best practice」「最適な方法」 「推奨される方法」「どうするのが正解か調べて」「世の中ではどうやっているか」等で使用。 技術・ビジネス・教育・デザイン等あらゆるドメインに対応。
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SOC 職業分類に基づく
| name | search |
| description | 世の中のベストプラクティスをWeb検索・SNS検索・ツール検索で調査し、鮮度・信頼性・多角的視点を 考慮して構造化レポートにまとめる。「ベストプラクティスを調べて」「best practice」「最適な方法」 「推奨される方法」「どうするのが正解か調べて」「世の中ではどうやっているか」等で使用。 技術・ビジネス・教育・デザイン等あらゆるドメインに対応。 |
| argument-hint | [調べたいトピック] |
世の中のベストプラクティスを調査し、鮮度・信頼性・多角的視点を保証した構造化レポートを作る。
Phase 0: メタ判断 → Phase 1: クエリ分解 → Phase 2: 並列検索
→ Phase 3: サニタイズ・重複排除 → Phase 4: 抽出・検証
→ Phase 5: 合成・レポート
「浅い成功」の早期終了: Phase 2 の結果が権威ある一次情報1件で明確に回答できる場合、 Phase 3〜5 をスキップして即座に回答してよい。
すべての調査の前に、以下の5軸で戦略を決定する。このフェーズがコスト効率の鍵。
トピックに 二層ラベル を付ける：
各層に鮮度クラスを割り当てる。詳細は freshness.md を参照。
原理: 「この情報が古くなったとき、どれくらい深刻な影響があるか」で判断する。 以下のクラスは目安であり、網羅的な定義ではない。 どのクラスにも当てはまらない場合は、最も近い原理を適用し、判断根拠を明示する。
| クラス | 判断基準 | 検索時の挙動 |
|---|---|---|
| ephemeral | 数日で無効化しうる情報 | 当日の情報のみ、公式のみ |
| tactical | 数週〜四半期で変わる情報 | 3ヶ月以内優先、ドメイン指定 |
| operational | 半年〜1年半で更新される情報 | 版・バージョン等の照合必須 |
| strategic | 数年単位で入れ替わるパラダイム | 成熟度重視 |
| foundational | 10年以上効く原理・理論 | 教科書的ソースも有効 |
| axiomatic | 定義上変わらない真実 | 年指定なし。濫用注意 |
以下のシグナルから深度レベルを決定する：
| シグナル | 深い調査が必要 | 浅くてよい |
|---|---|---|
| クエリの曖昧さ | 主語不明・抽象的 | 具体的な質問 |
| ソース衝突の予想 | 複数見解がありそう | 定義・仕様の確認 |
| リスク | セキュリティ・金銭・法律 | 一般的なHow-to |
| 判断の要否 | 「どちらが良いか」 | 「Xの定義は」 |
| 新奇性 | 権威ある一次情報が薄い | 確立されたトピック |
深度レベル（検証プロセスで定義、エージェント数は手段に過ぎない）:
深度は技術に限らない。ビジネス判断・教育方針・組織設計なども、リスクや曖昧さに応じて Standard/Deep に上がる。
検索言語（クエリの言語）とレポート言語（出力の言語）を区別する。 レポート言語はユーザーの使用言語に合わせる。検索言語はトピックの一次情報の所在で決める：
トピック固有の用語がある場合は、検索言語ごとの表記（例: 英語の正式名称と日本語の通称）を 意識してクエリを生成する。
ベストプラクティスは「誰にとって」で変わる。トピックから関連する専門視点を自動選定する。
[視点の観点で] + [トピック] のベストプラクティス1視点で十分: 単一ドメインの明確な手順、ユーザーが役割を明示済み 複数視点が必要: 利害が衝突しうる論点、受け手が複数、失敗コストが高い
2つの独立したリスク軸で判定する。どちらか一方でも高リスクなら高リスクモードに入る。
原理: 「この推奨が悪用された場合に、他者の資産・プライバシー・安全性に損害が生じうるか？」 よくあるシグナル（非網羅的な例）: 認証, 暗号, API key, 脆弱性, アクセス制御 等
原理: 「この推奨に従った利用者自身に、身体的・法的・経済的な深刻な害が生じうるか？」 これはファクトチェック（事実かどうか）とは異なる。事実であっても、文脈を誤ると有害な推奨になりうる。
よくあるシグナル（非網羅的な例）:
キーワードではなく原理で判断する。上記にないトピックでも、深刻な害の可能性があれば高リスク。
メタ判断の結果を以下の形式で明示してから Phase 1 に進む：
**メタ判断:**
- 鮮度: Layer S=[クラス], Layer V=[クラス], 主張の型=[主要な型]
- 深度: [Quick/Standard/Deep] — [理由]
- 言語: 検索=[言語], レポート=[言語]
- 視点: [視点1, 視点2, ...] — [理由]
- リスク: セキュリティ=[通常/高], 影響=[通常/高（領域名）]
トピックを以下の軸でサブクエリに分解する（必要な軸のみ）：
各サブクエリを Phase 0 の言語戦略に基づいて言語変換する。
| 手段 | 用途 | 優先度 |
|---|---|---|
| WebSearch | 汎用検索（デフォルト） | 必須 |
| WebFetch | 権威ある一次情報の直接取得 | URL既知の場合 |
gh search（Shell） | GitHub上のコード・Issue検索 | 技術トピック |
npm search等（Shell） | パッケージの人気度・更新日 | ライブラリ選定 |
| MCP（X API等） | SNSの温度感・速報 | 環境にある場合のみ |
site: や年指定を鮮度クラスに応じて付与[untrusted_web_content] として扱う
Phase 3 と Phase 4 は一連の作業として実行してよい。
注意: LLM による検証にはプロセス上の価値があるが、品質保証ではない。 チェックリストを回したこと自体は正確性を担保しない。 高リスク・高影響の判断では人間の確認を推奨する。
各ソースから以下の形式で抽出する（合成は抽出ノートからのみ行う）：
- 主張: [具体的な主張]
- 引用: [ソース原文の該当箇所を短く直接引用]
- 根拠URL: [URL]
- ソースTier: [1-5]（→ source-tiers.md 参照）
- 著者/組織: [特定できれば]
- 日付: [公開/更新日]
- 鮮度: ✅有効 / ⚠️要確認 / ❌古い
- 主張の型: [事実 / 手順 / 規範 / モデル / メタスキル]
引用 は必須。ソース原文を直接引用できない主張は抽出ノートに入れない。
引用不能な場合のフォールバック: 動画・ポッドキャスト・図表・ペイウォール等で
原文テキストを直接引用できない場合は、引用: [取得不能: 動画 MM:SS 付近の要旨] のように
取得不能である旨と根拠の所在（タイムスタンプ・図表番号等）を明記する。
抽出ノートは内部ワーキングメモであり、最終レポートには含めない。 Deep 深度の監査証跡で参照する場合のみレポート末尾に添付する。
詳細は verification.md を参照。最低限：
高リスクモード時は verification.md の「セキュリティ検証」セクションを必ず実行。
ソースに基づかない内容を生成しない。項目を埋めるために作り上げるくらいなら省略する。 （詳細は output-format.md の最優先ルールを参照）
テンプレートは参考構造であり、固定的に守るものではない。 実際に見つかった情報に合わせて項目を増減する。
必須セクション: エグゼクティブサマリ + 出典 条件付きセクション: 反パターン、矛盾する情報、トレードオフ等 → ソースがある場合のみ
以下のいずれかで調査を終了：
ツールやプランに応じて適切なモデルを選択する。 ユーザーが明示的に指定している場合はそれに従う。
| フェーズ | 推奨 | 理由 |
|---|---|---|
| Phase 0（メタ判断） | 高性能 | 戦略的判断の品質が全体を左右 |
| Phase 1-2（分解・検索） | 標準〜軽量 | 機械的操作が中心 |
| Phase 4（検証） | 高性能 | 矛盾検出・推論が重要 |
| Phase 5（合成） | 高性能 | 最終品質の要 |
Quick: 参照ファイルを読まない。SKILL.md 本体で完結する。 Standard: verification.md + output-format.md を読む。 Deep: 全参照ファイルを読む。
| ファイル | 内容 | 読む条件 |
|---|---|---|
| freshness.md | 鮮度分類・主張の型・二層ラベル | Deep、または鮮度判断に迷った場合 |
| source-tiers.md | ソースティアリング・権威評価 | Deep、またはソース信頼性に迷った場合 |
| verification.md | 検証チェックリスト・SIFT/CRAAP | Standard 以上 |
| perspectives.md | 専門視点タクソノミ・自動選定 | Deep、または視点選定に迷った場合 |
| output-format.md | 出力テンプレート・不確実性の表現 | Standard 以上 |
設計参考: Research Agent パターン (agentpatterns.tech), PIR (Perspective-aware IR), SIFT/CRAAP フレームワーク, E-E-A-T, 知識の半減期理論
対話または既存トークンファイル（W3C DTCG / CSS variables など）をもとに、プロダクトに合った DESIGN.md を生成する。AIがつくるUIに一貫性を。
セッション間のコンテキストを構造化して保存する。 「引き継ぎ」「セッション保存」「handoff」「コンテキスト保存」等で使用。 通常は自動保存（L1/L2）で十分。明示的に高品質な保存をしたいときに呼ぶ。
多分野の専門家を動的に選定し、構造化された議論で多角的な評価・提言をまとめる。 「専門家に聞きたい」「レビューして」「多角的に評価して」「議論して」等で使用。 Webサイト、コード、事業戦略、デザイン、組織設計等あらゆるドメインに対応。