deep-research-grok

name	deep-research-grok
description	Grok-4 Live Search を使った高精度ディープリサーチ。xAI のリアルタイムWeb検索で最新情報を収集し、多段階リサーチ+統合レポートを生成。市場調査・競合分析・技術調査に最適。
argument-hint	[リサーチトピック] [--quick] [--output ./出力ディレクトリ]
allowed-tools	Read, Write, Bash(python3:*, pip:*)
model	sonnet
disable-model-invocation	true
effort	high
requires	{"tools":["python3"],"env":["XAI_API_KEY"]}

Deep Research with Grok-4 Live Search

xAI Grok-4 のリアルタイムWeb検索を活用した高精度ディープリサーチ。 多段階調査（計画→セクション別調査→統合）で包括的なレポートを生成。

特徴

機能	詳細
モデル	Grok-4 (grok-4-0709) + Live Search
計画	Grok-3-mini でコスト効率良く計画
調査	Grok-4 × 複数セクション × Web検索
出力	構造化Markdownレポート + 引用リスト
所要時間	1-3分（4セクション）

必要な環境変数

XAI_API_KEY=xai-...（.env に設定済み）

使い方

/deep-research-grok AIエージェント市場の現状と将来
/deep-research-grok "Claude Code vs Cursor 比較分析" --quick
/deep-research-grok 日本のSaaS市場トレンド --output ./reports

手順

1. 環境確認

cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
python3 -c "import openai; print('OK')" 2>/dev/null || pip install openai python-dotenv -q

2. 実行

ARGUMENTSからトピックと追加オプションを解析する。

cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"

# デフォルト（4セクション、研究ディレクトリに保存）
python3 ~/.claude/skills/deep-research-grok/scripts/research.py \
  "[TOPIC]" \
  --output research/runs/$(date +%Y%m%d)__grok-deep-research

# クイックモード（2セクション）
python3 ~/.claude/skills/deep-research-grok/scripts/research.py \
  "[TOPIC]" --quick \
  --output research/runs/$(date +%Y%m%d)__grok-quick-research

3. 出力確認と表示

実行後、生成されたMarkdownファイルを Read ツールで読み込み、要約をユーザーに提示する。

research/runs/YYYYMMDD__grok-deep-research/
├── grok_research_YYYYMMDD_HHMMSS.md   ← メインレポート
└── grok_research_YYYYMMDD_HHMMSS.json ← 構造化データ

4. 結果提示フォーマット

## 🔬 Deep Research Report - [トピック]
**モデル**: Grok-4 + Live Search
**所要時間**: XX秒

### エグゼクティブサマリー
[サマリー内容]

### 主要な発見
- [発見1]
- [発見2]
...

### 📄 全レポート
`research/runs/YYYYMMDD__grok-deep-research/grok_research_*.md`

エラー対処

• XAI_API_KEY not set: .env に XAI_API_KEY=xai-... を確認
• openai not found: pip install openai python-dotenv を実行
• Rate limit: 自動的に1秒間隔でリトライ済み
• Search unavailable: --quick モードで2セクションに削減して再試行