research-lookup

research-lookup の概要

research-lookup でできること

research-lookup は、静的なプロンプトに頼らず、Web 検索や学術検索のバックエンドから最新かつ出典付きの回答を得るための research-lookup skill です。最新の論文、技術的な根拠、引用、あるいは素早く検証したい主張が必要な人向けに作られています。

どんな人に向いているか

日常的に Web Research、文献調査、競合の技術動向スキャン、事実確認を行い、鮮度が重要になるなら research-lookup が向いています。場当たり的なプロンプトではなく、再現性のある research-lookup ガイドが必要なアナリスト、研究者、エンジニア、ライターに特に適しています。

何が違うのか

最大の価値は、バックエンドのルーティングにあります。この skill は、まず parallel-cli search を使って高速な一般調査を行い、必要に応じて Parallel Chat API へエスカレーションして深い要約を作成し、学術論文検索では Perplexity sonar-pro-search を使うこともできます。クエリの種類や必要なソース深度によって適切な手段が変わる場面では、単なる「Web を検索する」プロンプトより research-lookup のほうがずっと実用的です。

インストール前に確認すること

トレードオフは、依存関係と API 利用の露出です。parallel-cli が必須で、クエリ本文が api.parallel.ai に送信される場合があります。学術検索では OPENROUTER_API_KEY も使うことがあります。オフライン限定で調査したい、あるいはローカル内だけで厳格にデータを扱いたいなら、この skill はおそらく適していません。

research-lookup skill の使い方

インストールと環境設定

research-lookup のインストールでは、リポジトリのパスから Claude Code 環境に skill を追加し、必要なバックエンドが使えることを確認します。実際には、深いリサーチのルーティングには PARALLEL_API_KEY を設定し、OpenRouter 経由で学術論文検索を使いたい場合のみ OPENROUTER_API_KEY を設定する想定です。

適切な入力から始める

この skill は、依頼に topic、time window、source preference、output format が含まれていると最もよく動きます。弱いプロンプトは「バッテリーの研究を探して」です。より良い research-lookup の使い方は、たとえば「2023〜2025年の固体電池の劣化に関する査読付き研究を探し、レビュー論文を優先して、関連度を一行メモ付きで8件返して」です。

実践的なワークフロー

まず焦点を絞った問いを立て、その後、最初の検索結果を見て調整します。トピックが広いなら、先に証拠の一部だけに絞って依頼します。ニッチなテーマなら、ドメイン用語、手法、受け入れられやすいソース種別を明示します。こうすると、この skill が高速検索、深い要約、学術検索のどれを使うべきか判断しやすくなり、遅い経路を無駄に使わずに済みます。

最初に読むファイル

まず scientific-skills/research-lookup/SKILL.md を開いて、ルーティングの挙動と制約を把握してください。次に、最もシンプルな使用例が載っている README.md を確認します。別のワークフローに合わせて skill を調整するなら、コマンド例を丁寧に読み、文言をそのまま写すのではなく入力スタイルを真似してください。

research-lookup skill の FAQ

research-lookup は学術論文専用ですか？

いいえ。research-lookup skill は、一般的な最新リサーチや技術的な事実確認にも対応しています。結果が最新で、出典を示せて、通常のチャット回答よりも信頼できる必要があるときに特に強いです。

どんなときに使わないほうがいいですか？

静的な知識、ローカルなプロジェクト情報、ライブソースの恩恵がない作業には使わないでください。また、クエリ本文を外部サービスへ送れない運用や、API ベースの取得を避けたい場合も避けるべきです。

初心者でも使いやすいですか？

はい、明確な質問を立てられるなら使いやすいです。初心者は、日付範囲、対象分野、欲しい証拠の種類を入れると最も良い結果が出ます。そこが曖昧だと、research-lookup の使い方は広すぎてノイズの多いものになりがちです。

通常のプロンプトと何が違いますか？

通常のプロンプトは、モデルの記憶と一般的な推論に依存します。research-lookup は、検索の規律、バックエンド選択、リサーチ向けのソース絞り込みを追加するため、最新情報や引用重視の作業でより信頼できます。

research-lookup skill を改善するには

ツールが判断しやすい文脈を与える

品質を最も大きく上げるのは、クエリの組み立て方です。正確な概念、優先したいソース、必要な回答形式を入れてください。要約、引用、比較表、証拠確認などです。たとえば、「2024年の retrieval-augmented generation 評価研究を比較し、査読付きソースを優先して、対立する結果があれば明示して」と依頼します。

最初の検索前に曖昧さを減らす

よくある失敗は、境界条件のない広すぎるトピックを投げることです。方法、分野、対象集団、日付範囲、評価基準を入れると research-lookup の結果は改善します。「最近のバッテリー研究」では弱く、「2022〜2025年の固体電解質におけるリチウム金属電池のデンドライト抑制に関する論文」なら実行可能です。

回答の質だけでなく、ソースの質から反復する

最初の試行の後は、より良いソース選定、見落とされた反証、あるいはより絞った学術サブセットを求めてください。出力が Web 寄りすぎるなら査読付きソースを指定し、学術寄りすぎるなら実務者向けソースや標準規格ソースを求めます。こうすると、research-lookup ガイドは 1 回目より 2 回目以降でずっと役立ちます。