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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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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。
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
npx claudepluginhub saladdays/agent-skills --plugin best-practiceConducts deep research on any topic with multi-agent source verification, interactive focus selection, and structured report generation. Supports multiple languages and session management.
Conducts deep web research with parallel agents, multi-wave exploration for gaps, and structured synthesis. Activates for investigating topics, comparing options, best practices, or comprehensive web info.
Conducts targeted web searches on technologies, libraries, best practices, and competitors. Delivers structured findings from 3+ diverse sources with citations.