Mega Research

mega-research - 最強統合リサーチシステム

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。 以下を自動で調整する:

1. キーワード: ctx.keywords があれば検索クエリに反映
2. 前STEPの発見事項: ctx.previous_findings があればギャップ補完に集中
3. 品質基準: ctx.scoring の閾値に従って結果のフィルタリング強度を調整
4. 返答サイズ: パイプライン内では500文字以内に要約してメインコンテキスト保護

# コンテキスト読み込み（存在する場合のみ）
CTX_FILE="/tmp/taisun-pipeline/pipeline_context.json"
if [ -f "$CTX_FILE" ]; then
  echo "[Pipeline Mode] research-system STEP: $(python3 -c \"import json; print(json.load(open('$CTX_FILE'))['step'])\" 2>/dev/null)"
fi

単独実行時（JSONが存在しない場合）は従来通り動作する。

概要

6つの検索APIを統合し、用途に応じて最適な情報収集を行う最強リサーチスキル。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MEGA RESEARCH SYSTEM                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐              │
│  │ Tavily  │  │ SerpAPI │  │ Brave   │  │ NewsAPI │              │
│  │AI検索特化│  │Google結果│  │広範囲Web │  │ニュース  │              │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘              │
│       │            │            │            │                     │
│       └────────────┼────────────┼────────────┘                     │
│                    │            │                                   │
│              ┌─────┴────┐  ┌────┴─────┐                           │
│              │ Reddit   │  │Perplexity│                           │
│              │コミュニティ│  │AI要約    │                           │
│              └────┬─────┘  └────┬─────┘                           │
│                   │             │                                   │
│                   └──────┬──────┘                                   │
│                          │                                          │
│                    ┌─────┴─────┐                                   │
│                    │ 統合エンジン │                                   │
│                    │ ・重複排除   │                                   │
│                    │ ・スコアリング│                                   │
│                    │ ・クロス検証 │                                   │
│                    └─────┬─────┘                                   │
│                          │                                          │
│                    ┌─────┴─────┐                                   │
│                    │  レポート   │                                   │
│                    └───────────┘                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

統合API一覧

使い方

# 基本リサーチ（全API使用）
/mega-research AIエージェント市場の最新動向

# クイック検索（Tavily + Brave）
/mega-research Next.js 15の新機能 --mode=quick

# ニュース特化（NewsAPI + Perplexity）
/mega-research 生成AI規制 --mode=news

# トレンド分析（Reddit + NewsAPI）
/mega-research 仮想通貨市場 --mode=trend

# 深層調査（全API + クロス検証）
/mega-research 量子コンピューティング投資機会 --mode=deep

リサーチモード

1. Deep Mode（デフォルト）

全APIを使用した徹底調査。クロス検証で信頼性を高める。

実行フロー:
1. Tavily → 高精度ファクト収集（10-20件）
2. SerpAPI → Google上位結果取得（10件）
3. Brave → 広範囲Web検索（20件）
4. NewsAPI → 最新ニュース（10件）
5. Reddit → コミュニティ意見（5スレッド）
6. Perplexity → AI要約生成
7. opencli-rs → 直接データ取得（API不要、下記参照）
8. 統合 → 重複排除 + スコアリング + クロス検証
9. レポート → 出典付きマークダウン

Step 7: opencli-rs 補完データ取得（Deep Mode）

WebSearch/WebFetchのレート制限を回避し、構造化JSONで直接取得する。 $HOME/.local/bin/opencli-rs が存在する場合のみ実行。

OPENCLI="$HOME/.local/bin/opencli-rs"
if [ -x "$OPENCLI" ]; then
  # テック系トレンド（認証不要）
  $OPENCLI hackernews search "${QUERY}" --limit 5 --format json
  $OPENCLI arxiv search "${QUERY}" --limit 3 --format json
  $OPENCLI devto search "${QUERY}" --limit 5 --format json

  # YouTube 動画分析（認証不要・高価値）
  $OPENCLI youtube search "${QUERY}" --limit 5 --format json
  # → 上位動画のURLがあれば transcript で文字起こし取得
  # $OPENCLI youtube transcript "${VIDEO_URL}" --format json

  # 金融・ニュース（認証不要）
  $OPENCLI bloomberg --format json
  $OPENCLI reuters --format json
fi

使い分けルール:

• opencli-rs の結果は Step 1-6 の API 結果と同等に evidence.jsonl に追加する
• 既存 API と重複する情報はクロス検証に使用（信頼度向上）
• YouTube transcript は動画内容のテキスト分析に特に有効

2. Quick Mode

高速検索。2-3秒で結果を返す。

使用API: Tavily + Brave
出力: 簡潔な回答 + 主要ソース3-5件

3. News Mode

ニュースとトレンドに特化。

使用API: NewsAPI + Perplexity + Google News (SerpAPI)
出力: 最新ニュース一覧 + トレンド分析

4. Trend Mode

コミュニティの声とトレンドを分析。

使用API: Reddit + NewsAPI + Brave
出力: コミュニティ反応 + トレンドスコア

出力形式

research/runs/__/

├── input.yaml           # 入力パラメータ
├── evidence.jsonl       # 収集した証拠（全ソース）
├── sources/
│   ├── tavily.json      # Tavily結果
│   ├── serpapi.json     # SerpAPI結果
│   ├── brave.json       # Brave結果
│   ├── newsapi.json     # NewsAPI結果
│   ├── reddit.json      # Reddit結果
│   └── perplexity.json  # Perplexity結果
├── analysis.json        # 統合分析結果
├── report.md            # 最終レポート
└── summary.txt          # 1行要約

レポート形式

# [トピック] 調査レポート

**調査日**: YYYY-MM-DD
**使用API**: Tavily, SerpAPI, Brave, NewsAPI, Reddit, Perplexity
**ソース数**: XX件（重複排除後）
**信頼度スコア**: 85/100

## エグゼクティブサマリー

[3-5文の要約]

## 主要な発見

### 1. [発見タイトル]
[詳細]
**信頼度**: 高 | **ソース**: [1][2][3]

### 2. [発見タイトル]
...

## データ分析

| 指標 | 値 | 出典 |
|-----|-----|------|
| ... | ... | ... |

## コミュニティの声（Reddit）

> "..." - r/technology (+1.2k upvotes)

## 最新ニュース

1. [タイトル](URL) - YYYY-MM-DD
2. ...

## 矛盾・不確実な点

- [矛盾点1]: ソースAとソースBで相違
- [不確実]: 公式発表なし

## 出典一覧

[1] [タイトル](URL) - Tavily
[2] [タイトル](URL) - Google (SerpAPI)
...

API呼び出し実装

Tavily API

curl -X POST "https://api.tavily.com/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "api_key": "'"${TAVILY_API_KEY}"'",
    "query": "'"${QUERY}"'",
    "search_depth": "advanced",
    "include_answer": true,
    "include_raw_content": true,
    "max_results": 10
  }'

SerpAPI

curl "https://serpapi.com/search.json?engine=google&q=${QUERY}&api_key=${SERPAPI_KEY}&num=10"

Brave Search

curl "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=${QUERY}" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "X-Subscription-Token: ${BRAVE_API_KEY}"

NewsAPI

curl "https://newsapi.org/v2/everything?q=${QUERY}&apiKey=${NEWSAPI_KEY}&sortBy=publishedAt&pageSize=10"

Perplexity API

curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer ${PERPLEXITY_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.1-sonar-large-128k-online",
    "messages": [{"role": "user", "content": "'"${QUERY}"'についての最新情報を要約してください。出典URLも含めてください。"}]
  }'

環境変数

# .envまたは~/.zshrcに追加
export TAVILY_API_KEY="tvly-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export SERPAPI_KEY="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export BRAVE_API_KEY="BSAxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export NEWSAPI_KEY="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export PERPLEXITY_API_KEY="pplx-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

APIキー取得先:

• Tavily: https://tavily.com/
• SerpAPI: https://serpapi.com/
• Brave: https://brave.com/search/api/
• NewsAPI: https://newsapi.org/
• Perplexity: https://www.perplexity.ai/settings/api

スコアリングアルゴリズム

各ソースの信頼度を以下で計算:

信頼度スコア =
  (ドメイン権威度 × 0.3) +
  (情報鮮度 × 0.2) +
  (クロス検証率 × 0.3) +
  (引用数 × 0.2)

ベストプラクティス

1. 具体的なクエリを使用

   • ❌ "AI"
   • ✅ "2026年 生成AIエージェント市場規模 予測"

2. モードを適切に選択

   • 事実確認 → quick
   • 市場調査 → deep
   • ニュース → news
   • 口コミ → trend

3. レート制限に注意

   • deep modeは1日5回程度に抑える
   • quickは無制限に近い

4. 結果の検証

   • 複数ソースで確認された情報を優先
   • 単一ソースの情報は「要検証」とマーク

関連スキル

• keyword-mega-extractor - キーワード抽出
• gpt-researcher - 自律型深層リサーチ
• research-cited-report - 出典付きレポート

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

Error: API key not found

原因: 環境変数が設定されていない 対処:

# 環境変数を確認
echo $TAVILY_API_KEY
echo $SERPAPI_KEY

# 未設定なら追加
export TAVILY_API_KEY="tvly-xxxxx"

Error: Rate limit exceeded

原因: API呼び出し回数制限を超過 対処:

• deep modeは1日5回程度に抑える
• quick modeを使用する
• 60秒待ってリトライ

Error: No results found

原因: クエリが曖昧または専門的すぎる 対処:

• より具体的なキーワードを使用
• 英語でも検索を試す
• quick modeで部分検索

Error: Timeout

原因: API応答が遅い（Perplexity等） 対処:

• --mode=quickで高速検索
• 特定APIをスキップ
• ネットワーク接続を確認

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