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deep research

コンテキスト深い研究を実施し、複雑なテーマについての権威ある答えを生成します。複数のソースをキュレート、相互参照、合成してコンテキスト内の完全な画像を構築します。

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Skill Introduction

Overview
コンテキスト深い研究を実施し、複雑なテーマについての権威ある答えを生成します。複数のソースをキュレート、相互参照、合成してコンテキスト内の完全な画像を構築します。

Core value

Turns reusable Development know-how into an installable skill, helping users complete github, community work faster.

Target users

  • Developers, testers, and maintainers who handle Development tasks in Focus Code.
  • Teams that already trust workflows or content from affaan-m.
  • Users who want standardized prompts, steps, or conventions instead of repeating setup work.

Best practices

  • Read the skill content first to confirm required inputs, expected outputs, and dependencies.
  • Try it on a small task before relying on it for critical work.
  • Add project-specific constraints such as coding style, target platform, test expectations, and delivery format.
  • For external sources, verify the source link, version, and recent maintenance activity.

Best use cases

  • Tasks related to github, community that need a reusable execution flow.
  • Converting a community repo, team convention, or personal workflow into day-to-day assistance.
  • Starting from a proven skill instead of writing prompts or procedures from scratch.

Limits and boundaries

  • Results depend on the quality of the original skill content and may need human correction.
  • It does not replace code review, tests, security review, or professional judgment.
  • External tools, APIs, account permissions, and local dependencies still need separate setup.

Differentiation

  • Structured around Development, making it easier to discover and reuse than loose prompt snippets.
  • Marked as GitHub, which helps users judge trust and maintenance expectations.
  • Keeps the original source link available for repository, documentation, or discussion follow-up.
  • Tagged with github, community, so it can be filtered by concrete task intent.

Install and use

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name: deep-research description: コンテキスト深い研究を実施し、複雑なテーマについての権威ある答えを生成します。複数のソースをキュレート、相互参照、合成してコンテキスト内の完全な画像を構築します。 origin: ECC

ディープ リサーチ

複雑なテーマについて複数のソースをキュレート、交差参照、合成して権威ある答えを生成します。

使用時期

  • ユーザーが「Xについて詳しく調べてくれ」と求める
  • トレードオフ分析、選択肢の比較
  • 市場調査、競合分析
  • 技術的な深掘り（フレームワーク、言語、ツール）
  • 複数の権限筋からの情報を必要とする質問

ワークフロー

  1. 質問を拡張 - キュレートするトピックと質問の軸を特定
  2. 複数のソースをスキャン - Exa、GitHub、arXiv、論文、ブログ、ドキュメント
  3. データを合成 - テーマごとにノートを整理、共通パターンを特定
  4. メリット/デメリット表を構築 - トレードオフを明確に表示
  5. 権威ある答えを構築 - コンテキスト内の完全な画像を提示

出力形式

  • 要約（2-3段落）
  • 重要な発見（箇条書き）
  • メリット/デメリット表
  • 推奨事項またはベストプラクティス
  • ソース参考文献

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