omega-research

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"]}

Omega Research - 最高精度統合リサーチシステム v2

パイプラインコンテキスト連携（v2.5）

/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）。

アーキテクチャ

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    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                  │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘    │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

使い方

/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

モード一覧

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

手順

Step 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
# smolagents モードの場合
python3 -c "import smolagents; print('OK')" 2>/dev/null || pip install smolagents -q

Step 2: ARGUMENTSを解析

• [トピック] → リサーチテーマ
• --mode=XXX → モード（省略時: deep）

Step 3: intelligence-research を並行起動（intel/deep モード）

--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=$!

Step 4: メインスクリプト実行

deep / grok / api / intel / academic モード

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

quick モード（旧 deep-research-grok 互換）

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

smolagents モード（オープンモデル）

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

Step 5: intelligence-research 結果の統合（intel/deep モード）

INTEL_REPORT=$(ls -t "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"/research/runs/*/intelligence-*.md 2>/dev/null | head -1)

Step 6: Exa API 補完検索（api/deep モード）

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}')
"

Step 7: 結果確認と提示

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`

各ソースの特徴

Exa API（Layer 2 最優先）

• SimpleQA精度: 94.9%（Tavily 93.3%比 +1.6%）
• p95レイテンシ: 1.4-1.7秒（Tavily 4.5秒比 3倍高速）
• Neural embedding セマンティック検索で意味的に近いページを発見
• 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）
• インストール: pip install exa-py

Grok-4 Agent Tools（核心）

• xAI Grok-4 (grok-4-0709) のリアルタイムWeb検索
• tools=[{"type": "web_search"}] でAgent Tools APIを使用
• 検索→推論→再検索の多段階ループ
• 引用付き回答を生成 / 131k tokens コンテキスト

smolagents / HF InferenceClient（Layer 5）

• APIキー不要（HF_TOKEN で無料利用可）
• 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
• 利用モデル例: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct, meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
• Grok-4 APIが利用不可の環境でのフォールバックとして機能

intelligence-research (GIS 31ソース)

• FRED経済指標 7系列（FFレート/CPI/失業率/GDP等）
• X/Twitter 著名人13名 + 監視アカウント340件
• HackerNews + GitHub Trending + Reddit コミュニティ
• World Bank 4指標

Tavily API

• AI検索特化、セマンティック検索
• Exa未設定時のプライマリ検索ソース

エラー対処

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