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Deep Research を完全自動実行するスキル。ネイティブ `/deep-research`(クラウド環境でも直接実行可能・Opus orchestrator)を主エンジン、`claude -p` サブプロセス経由の `/deep-research` を第2、DIY(Sonnet 5 + WebSearch/WebFetch のウェブリサーチ)を最終フォールバックとして、`content/research/{ID}_prompt.md` から `content/research/{ID}_deep_research.{md,json}` を自動生成し、品質ゲート・PR 作成・AIレビュー・自動マージまでを担う。外部 LLM API(Gemini 等)によるディープリサーチは行わない。「リサーチ自動化し���」「ディープリサーチして」「research-runner」と依頼された時に使用する。「ディープリサーチして」の既定エンジンは本スキルであり、ビルトインの deep-research や素の WebSearch へ直行しない。
kai-kou/gem-hunter · ★ 0 · AI & Automation · score 72
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> 🔴 **GitHub 操作の経路(必読・L-114)**: クラウド実行環境では `gh` がプリインストールされず、 > 導入しても repo スコープ REST が 403 になる。**本ファイル内の `gh ...` コマンドはローカル実行専用** で、 > クラウドでは `mcp__github__*` に読み替える(対応表: `docs/rules/github-mcp-fallback-patterns.md` §2。 > ラベル一覧/作成・マイルストーン・release 作成・variables は MCP に等価が無く **クラウドでは実行不可**・同 §2.5)。 # research-runner スキル Deep Research の完全自動化スキル。ユーザーの手動ディープリサーチを不要にし、 プロンプト(`content/research/{ID}_prompt.md`)から引用付きの構造化リサーチ結果を自律生成する。 > このスキルは汎用ベース版。`{ID}` は任意のリサーチ識別子(slug)で、トピック名・案件 ID など > 何でもよい。`kai-kou/gem-hunter` はプロジェクト適用時に実リポジトリ slug に置換する > (環境変数 `GITHUB_REPOSITORY` があればツールは自動でそれを使う)。 > > 🔴 クラウド実行環境では repo スコープの `gh`(REST + GraphQL)が egress プロキシに 403 でブロックされる(L-114)。 > 本スキル内の `gh issue edit/view` 等の Issue 操作は GitHub MCP(`mcp__github__*`)を一次経路とし、 > `gh` コマンド例は **ローカル環境向けの代替** として読む(SSOT: `docs/rules/github-mcp-fallback-patterns.md`)。 > > Step 3.6 / Step 4(フォールバック連鎖の詳細手順)は `reference.md` に分離済み。 > 主エンジン(ネイティブ `/deep-research`)が成功する通常パスでは Read 不要。 ## §0: ルーティング(SSOT・最優先) ユーザーが「ディープリサーチして」「deep research して」「深く調べて(リサーチ)」等と指示したら、 **このスキル(`research-runner`)が既定の起動先である**。明示しないと ほぼ同名のビルトイン `deep-research` や素の `WebSearch` に倒れるため(Issue #73 の再発防止)、以下を厳守する。 | 候補 | 実体 | いつ使うか