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omega-research
// 最高精度統合リサーチ。Grok-4 Live Search + Exa(81%/1.4s) + Tavily + Brave + NewsAPI + GIS 31ソース + smolagents統合。market/競合/学術/技術/経済調査対応。トリガー:「最高精度リサーチ」「全力リサーチ」「omega-research」「完全調査」「最強リサーチ」「deep-research-grok」
// 最高精度統合リサーチ。Grok-4 Live Search + Exa(81%/1.4s) + Tavily + Brave + NewsAPI + GIS 31ソース + smolagents統合。market/競合/学術/技術/経済調査対応。トリガー:「最高精度リサーチ」「全力リサーチ」「omega-research」「完全調査」「最強リサーチ」「deep-research-grok」
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| name | omega-research |
| description | 最高精度統合リサーチ。Grok-4 Live Search + Exa(81%/1.4s) + Tavily + Brave + NewsAPI + GIS 31ソース + smolagents統合。market/競合/学術/技術/経済調査対応。トリガー:「最高精度リサーチ」「全力リサーチ」「omega-research」「完全調査」「最強リサーチ」「deep-research-grok」 |
| argument-hint | [トピック] [--mode=deep|grok|api|intel|quick|academic|smolagents] |
| allowed-tools | Read, Write, Bash(python3:*, pip:*, npx:*, cd:*) |
| model | opus |
| disable-model-invocation | true |
| effort | high |
| requires | {"tools":["python3"],"env":["EXA_API_KEY","XAI_API_KEY"]} |
/tmp/taisun-pipeline/pipeline_context.json が存在する場合、research-systemパイプラインの一部として実行中。
STEP 2 Pass 2(ギャップ補完)で呼ばれる際に、前STEPの発見事項と未解決項目に集中する。
品質基準 ctx.scoring に従い、hallucination_rate閾値を超える結果は自動除外する。
単独実行時(JSONが存在しない場合)は従来通り動作する。
Grok-4 + Exa API + 全API + GIS 31ソース + smolagents を統合した最強リサーチスキル。
旧 deep-research-grok の機能を完全統合済み(--mode=quick または --mode=grok で同等動作)。
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OMEGA RESEARCH SYSTEM v2 │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ LAYER 1: LIVE WEB SEARCH (Grok-4 Agent Tools) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ grok-4-0709 + tools=[{"type":"web_search"}] │ │
│ │ → 多段階リサーチ: 計画(grok-3-mini) → セクション調査 → 統合 │ │
│ │ quick/grok モード: 旧 deep-research-grok の scripts/research.py │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ LAYER 2: API SEARCH (並列・Exa優先) │
│ ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Exa │ │ Tavily │ │ Brave │ │ NewsAPI │ │ SerpAPI │ │
│ │セマンティ│ │AI特化 │ │広範囲 │ │最新News │ │ Google │ │
│ │精度81% │ │精度71% │ │Web検索 │ │24h以内 │ │ 検索 │ │
│ │p95=1.4s │ │p95=4s │ │ │ │ │ │ │ │
│ └──────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ LAYER 3: INTELLIGENCE (GIS 31ソース) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ RSS + HN + GitHub Trending + FRED経済指標 7系列 │ │
│ │ + X/Twitter 340アカウント + Reddit + World Bank 4指標 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ LAYER 4: ACADEMIC (deep/academic モードのみ) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Arxiv + Papers with Code + HF Daily + Lil'Log + Karpathy et al. │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ LAYER 5: OPEN MODELS (smolagents/HF InferenceClient) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ HuggingFace InferenceClient + smolagents CodeAgent │ │
│ │ → APIキー不要のオープンモデル代替・補完分析 │ │
│ │ → 既存MCPサーバーをツールとして再利用 (MCPClient pattern) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SYNTHESIS ENGINE (Grok-4 final synthesis) │ │
│ │ 重複排除 → クロス検証 → スコアリング → 統合レポート │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
/omega-research AIエージェント市場の2026年最新動向
/omega-research "Claude Code vs Cursor vs Windsurf 徹底比較" --mode=deep
/omega-research 日本のSaaS市場 投資機会 --mode=api
/omega-research 量子コンピューティング 最新研究 --mode=academic
/omega-research 生成AI規制動向 --mode=intel
/omega-research Next.js 15の新機能 --mode=quick
/omega-research 市場調査 APIキーなしで --mode=smolagents
| モード | 使用レイヤー | 所要時間 | 適した用途 |
|---|---|---|---|
deep (デフォルト) | 全5レイヤー | 3-5分 | 市場調査・競合分析・意思決定 |
grok | Layer 1のみ | 1-2分 | 最新情報・技術調査・速報 |
quick | Layer 1 (2セクション) | 30-60秒 | 素早い概要確認(旧deep-research-grok互換) |
api | Layer 1+2 (Exa優先) | 1-3分 | ファクト確認・クロス検証 |
intel | Layer 1+3 | 2-4分 | 市場動向・経済指標・SNSトレンド |
academic | Layer 1+4 | 3-5分 | 学術研究・論文調査・技術深掘り |
smolagents | Layer 5 | 2-5分 | APIキー不要・オープンモデル活用 |
cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
python3 -c "import openai; print('OK')" 2>/dev/null || pip install openai python-dotenv -q
# smolagents モードの場合
python3 -c "import smolagents; print('OK')" 2>/dev/null || pip install smolagents -q
[トピック] → リサーチテーマ--mode=XXX → モード(省略時: deep)--mode=intel または --mode=deep の場合:
cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
npx ts-node src/intelligence/index.ts &
INTEL_PID=$!
cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
python3 ~/.claude/skills/omega-research/scripts/research.py \
"[TOPIC]" \
--mode [MODE] \
--output research/runs/$(date +%Y%m%d-%H%M%S)__omega-research
cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
# 環境確認
python3 -c "import openai; print('OK')" 2>/dev/null || pip install openai python-dotenv -q
# 2セクション高速調査
python3 ~/.claude/skills/deep-research-grok/scripts/research.py \
"[TOPIC]" --quick \
--output research/runs/$(date +%Y%m%d)__omega-quick
cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
python3 -c "
import os
from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, DuckDuckGoSearchTool, VisitWebpageTool
model = HfApiModel(model_id='Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct', token=os.getenv('HF_TOKEN'))
agent = CodeAgent(
tools=[DuckDuckGoSearchTool(), VisitWebpageTool()],
model=model,
max_steps=10
)
result = agent.run('[TOPIC] について包括的に調査し、日本語でMarkdownレポートを生成してください。')
print(result)
" 2>&1 | tee research/runs/$(date +%Y%m%d)__omega-smolagents/report.md
INTEL_REPORT=$(ls -t "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"/research/runs/*/intelligence-*.md 2>/dev/null | head -1)
Exa APIキーが設定されている場合、Layer 2 でセマンティック検索を実行:
cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"
python3 -c "
import os, json
try:
from exa_py import Exa
exa = Exa(os.environ.get('EXA_API_KEY'))
results = exa.search_and_contents(
'[TOPIC]',
type='neural',
num_results=10,
text=True,
use_autoprompt=True
)
for r in results.results[:5]:
print(f'### {r.title}\n{r.url}\n{r.text[:500]}\n')
except ImportError:
print('exa_py not installed: pip install exa-py')
except Exception as e:
print(f'Exa API error (skip): {e}')
"
生成されたMarkdownファイルを Read ツールで読み込み、以下の形式で提示:
## 🔬 Omega Research Report - [トピック]
**モデル**: Grok-4 Agent Tools + Exa + [使用API]
**調査レイヤー**: [使用レイヤー]
**所要時間**: XX秒
**引用数**: XX件
### 📊 エグゼクティブサマリー
[サマリー内容]
### 🔑 主要な発見(Top 5)
- [発見1]
- [発見2]
- [発見3]
- [発見4]
- [発見5]
### 📈 データ・統計
[具体的数値]
### 🔗 全レポート
`research/runs/YYYYMMDD-HHMMSS__omega-research/omega_research_*.md`
EXA_API_KEY 設定時に自動有効化(未設定時は Tavily にフォールバック)pip install exa-pytools=[{"type": "web_search"}] でAgent Tools APIを使用CodeAgent pattern: LLMがPythonコードを生成して実行MCPClient で既存MCPサーバー(Tavily, Brave等)をツールとして再利用可Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct, meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct| エラー | 対処 |
|---|---|
XAI_API_KEY not set | taisun_agent/.env を確認 |
EXA_API_KEY not set | Exa をスキップして Tavily で継続 |
openai not found | pip install openai python-dotenv |
smolagents not found | pip install smolagents |
exa-py not found | pip install exa-py |
| intelligence-research タイムアウト | Step 3 をスキップして継続 |
| Tavily/Brave/NewsAPI エラー | 自動スキップ、Grok-4のみで継続 |
| Grok-4 Rate limit | 1秒間隔で自動リトライ |
| すべてのAPIが失敗 | --mode=smolagents にフォールバック |