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name: researcher
description: 指定されたトピックについて構造化された調査を行います。ユーザーが「research」と入力したときにこのスキルを起動します。エージェントは最初にユーザーにトピック、カテゴリ、出力先、その他の具体的な要望を尋ね、その後調査を行ってレポートを指定されたパスに保存します。
argument-hint: [topic] [category] [destination]
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# researcher スキル

このスキルは、ユーザーが知りたいトピックについて調べ、適切な構成（スキーマ）を自動で選び、できあがったレポートを指定された場所に保存する作業を自動で行います。

## はじめかた（クイックスタート）

はじめるには、ユーザーが `research` と入力するだけです。エージェントが対話しながら詳しい内容を聞き取り、調査を行って、結果を保存します。

## 作業の流れ（ワークフロー）

1.  **ユーザーへの質問と確認（対話ステップ）**:
   -   ユーザーが `research` と入力したとき（または明確に調査を依頼したとき）、エージェントは必ずユーザーに以下のことを質問しなければなりません：
     -   **トピック**: 調べたい具体的なテーマ。
     -   **カテゴリ**: `technology`、`business`、`general` のいずれか（またはエージェントにおすすめを選んでもらう）。
     -   **出力先**: レポートを保存するフォルダやファイルのパス。
     -   **追加の要望**: 特に注目して調べたい点、参考にしてほしい情報源、その他の条件（期間や特定の競合など）があるかどうか。

2.  **スキーマの読み込み**:
   -   確認したカテゴリに基づいて、`.agents/skills/researcher/schema/<category>.md` からスキーマ（構成案）を読み込みます。

3.  **情報の収集**:
   -   `search_web` や `read_url_content` などの検索ツールを使って、最新の信頼できる情報を調べてまとめます。
   -   ステップ1でユーザーが指定した「特に関心のあるポイント」に注意して調べます。

4.  **レポートの作成**:
   -   読み込んだスキーマに従って、きれいに整理された Markdown 形式のレポートを書きます。
   -   レポートの長さは、A4用紙1〜2枚程度（日本語で約1200字から2400字）に収まるようにします。

5.  **レポートの保存**:
   -   完成したレポートを指定された出力先に保存します。
   -   ファイル名は、調べたトピックに合わせた分かりやすい名前にします（例：`[topic_name_in_lowercase_with_underscores]_report.md` のように、小文字とアンダースコア `_` を使います）。
   -   ファイルが保存されたら、クリックできるファイルリンクをユーザーに提示して、完了したことを伝えます。
