brave-research

Brave Research - Web調査スキル

Brave Search API を活用した Web 調査スキル。単発検索から複数クエリの深掘り調査まで対応する。

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調査開始前の確認フロー

調査を開始する前に、AskUserQuestion ツールで以下を確認する。

確認項目

項目	選択肢	説明
調査タイプ	quick / deep	quick: 単発検索、deep: マルチステップ深掘り
検索カテゴリ	web / news / images / videos	検索対象のタイプ
言語	ja / en / auto	検索結果の言語
出力形式	text / file	会話内テキスト or ファイル保存

調査タイプ別の推奨設定

ケース	タイプ	カテゴリ	備考
技術調査	deep	web	複数ソースの交差検証が有効
最新ニュース確認	quick	news	freshness フィルターで鮮度制御
トレンド把握	quick	web	count=10 で俯瞰
競合分析	deep	web + news	複数クエリで多角的に調査
画像リソース探索	quick	images	参照画像の発見に有効

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ツール一覧

ツール	説明
search.py	Brave Search API 検索（web/news/images/videos）
extract.py	URL からコンテンツをマークダウン抽出

前提条件

1. uv: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh でインストール
2. BRAVE_API_KEY: 環境変数に Brave Search API キーを設定（https://brave.com/search/api/ で取得）

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APIキー未設定時のフォールバック

BRAVE_API_KEY が未設定の場合、search.py は取得手順と料金情報を含むガイダンスを出力する。この場合、以下の手順で対応する:

1. search.py の出力（API キー取得手順）をユーザーに提示する
2. 代替手段として Claude Code 内蔵の WebSearch ツールを使用して検索を実行する
3. WebSearch の結果を brave-research と同じフォーマット（タイトル、URL、スニペット）で整理して提示する
4. コンテンツ抽出が必要な場合は WebFetch ツールで代替する

WebSearch/WebFetch は API キー不要で即座に使用可能。ただし Brave Search API と比較して検索演算子（site:, filetype: 等）や鮮度フィルター、画像・動画検索には対応していない点をユーザーに伝える。

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1. search.py - Brave Search API 検索

uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "クエリ" [オプション]

オプション

オプション	説明	デフォルト
-t, --type	検索タイプ (web, news, images, videos)	web
-c, --count	結果件数 (1-20)	5
-l, --lang	検索言語 (ja, en, 等) ※ja→jp等は自動変換	なし
--country	国コード (JP, US, 等)	なし
--freshness	鮮度フィルター (pd:24h, pw:1週, pm:1月, py:1年)	なし
--offset	ページネーション開始位置	0
-o, --output	結果をファイルに保存	なし
--summary	AI要約キーを取得（web検索のみ）	なし

例

# 基本的なWeb検索
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "Claude Code plugin development"

# 日本語ニュース検索（直近1週間）
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "AI開発ツール" -t news --freshness pw -l ja

# 画像検索
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "system architecture diagram" -t images -c 10

# 結果をファイルに保存
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server best practices" -c 10 -o results.md

# 検索演算子の活用
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "site:github.com MCP server brave search"

検索演算子

Brave Search はネイティブ検索演算子をサポートする:

演算子	説明	例
site:	特定ドメインに限定	site:github.com MCP
-site:	特定ドメインを除外	-site:reddit.com AI
filetype:	ファイルタイプ指定	filetype:pdf AI whitepaper
intitle:	タイトル内検索	intitle:"best practices"
"..."	完全一致フレーズ	"Claude Code plugin"
before:	日付以前	before:2026-01-01 AI
after:	日付以降	after:2025-06-01 MCP

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2. extract.py - コンテンツ抽出

uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "URL" [オプション]

オプション

オプション	説明	デフォルト
-o, --output	抽出結果をファイルに保存	なし
--max-length	最大文字数	5000

例

# URLからコンテンツを抽出
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://example.com/article"

# ファイルに保存
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://example.com/article" -o article.md

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ワークフロー例

Quick Search: 単発技術調査

# 1. Web検索で概要把握
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "Brave Search API rate limits pricing" -c 5

# 2. 有用な結果のコンテンツを抽出
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://brave.com/search/api/"

Deep Research: マルチステップ調査

# Phase 1: 広範な検索で主要ソースを特定
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server architecture best practices 2026" -c 10

# Phase 2: 特定トピックの深掘り
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server security authentication patterns" -c 5
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server performance optimization" -c 5

# Phase 3: 主要ソースのコンテンツ抽出
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://source1.com/article"
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://source2.com/article"

# Phase 4: レポートファイルに結果を統合
# → Claude が検索結果とコンテンツを統合し、構造化レポートを生成

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Deep Research プロセス

マルチステップ深掘り調査の標準プロセス:

1. Planning（計画）

• ユーザーの調査目的を分析し、サブトピックに分解
• 各サブトピックに最適な検索クエリを設計

2. Execution（実行）

• 各サブトピックを順次検索
• 有望な結果のコンテンツを抽出
• 情報の矛盾や不足を記録

3. Verification（検証）

• 複数ソースの情報を交差検証
• 情報の鮮度と信頼性を評価
• 不足があれば追加検索を実行

4. Synthesis（統合）

• 全情報を構造化レポートにまとめる
• 引用リンクを付与
• 調査の限界と注意点を記載

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コスト最適化

Brave API プラン	月間クエリ	QPS	価格
Free AI	2,000	1	無料
Base AI	20,000+	20	$5/1K件
Pro AI	無制限	50	$9/1K件

コスト節約のヒント

• Quick Search（count=5）で概要把握 → 必要時のみ Deep Research
• --freshness フィルターで不要な結果を除外
• site: 演算子で信頼性の高いソースに限定
• 同一トピックの再検索を避け、前回結果を参照

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ファイル構成

brave-research/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json
├── skills/
│   └── brave-research/
│       └── SKILL.md            # このドキュメント
├── commands/
│   ├── search.md               # /brave-research:search コマンド
│   └── research.md             # /brave-research:research コマンド
├── scripts/
│   ├── search.py               # Brave Search API 検索
│   └── extract.py              # URL コンテンツ抽出
└── README.md