name: world-research description: "全世界SNS・学術論文・コミュニティ横断リサーチ（Arxiv/HuggingFace/X/Reddit/HN/Crypto/DeFi等を6層統合）。AIキーワードマスターリスト一括検索、gpt-researcher深層統合。トリガー:「世界リサーチ」「SNSリサーチ」「論文検索」「学術リサーチ」「暗号通貨リサーチ」「DeFi調査」「キーワード検索」" disable-model-invocation: true allowed-tools: Read, Write, Edit, Grep, Glob, WebFetch, WebSearch effort: high requires: tools: ["python3", "curl", "ollama"] env: ["TAVILY_API_KEY", "BRAVE_SEARCH_API_KEY", "PERPLEXITY_API_KEY", "OPENAI_API_KEY", "BRAVE_API_KEY"]

World Research - 全世界総合リサーチシステム v2.0

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 があれば全Layer検索クエリに反映
2. 前STEPの発見事項: ctx.previous_findings があれば未調査領域に集中
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

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

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   WORLD RESEARCH SYSTEM v2.0                               │
│            論文 → コミュニティ → SNS 完全網羅型リサーチ                     │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                            │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │               AIキーワードマスターリスト                              │  │
│  │  12カテゴリ × 3言語（日本語・英語・中国語）                          │  │
│  └────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘  │
│                           │                                                │
│     ┌─────────────────────┼─────────────────────────────┐                  │
│     ▼                     ▼                             ▼                  │
│  ┌──────────┐  ┌────────────────┐  ┌──────────────────────────────────┐   │
│  │ Layer 1  │  │   Layer 2      │  │  Layer 3                        │   │
│  │ 学術論文 │  │ ペーパー       │  │  テックブログ・解説              │   │
│  │ ─────── │  │ キュレーション │  │  ─────────────────              │   │
│  │ ・Arxiv  │  │ ・HF Daily     │  │  ・Lil'Log (Lilian Weng)       │   │
│  │ ・PwC    │  │ ・@_akhaliq    │  │  ・Distill.pub                 │   │
│  │ ・OpenRev│  │ ・Daily AI     │  │  ・The Gradient                │   │
│  │ ・Scholar│  │ ・Alpha Signal │  │  ・Jay Alammar                 │   │
│  │ ・S2     │  │ ・ML News      │  │  ・Andrej Karpathy             │   │
│  │ ・ConnPap│  │ ・AI News      │  │  ・Sebastian Raschka           │   │
│  │ ・DBLP   │  │               │  │  ・Chip Huyen                  │   │
│  │ ・ACL    │  │               │  │  ・Eugene Yan                  │   │
│  └────┬─────┘  └──────┬────────┘  └──────────────┬───────────────────┘   │
│       │               │                          │                        │
│     ┌─┴───────────────┴──────────────────────────┴──┐                     │
│     ▼                                               ▼                     │
│  ┌──────────┐  ┌────────────────┐  ┌──────────────────────────────────┐   │
│  │ Layer 4  │  │   Layer 5      │  │  Layer 6                        │   │
│  │ 実装     │  │   SNS          │  │  コミュニティ                    │   │
│  │ エコシス │  │   プラット     │  │  ─────────────                  │   │
│  │ ─────── │  │   フォーム     │  │  ・r/MachineLearning            │   │
│  │ ・HF Hub │  │  ─────────    │  │  ・Hacker News                  │   │
│  │ ・awesome│  │  ・X(Twitter)  │  │  ・Discord (Eleuther/LAION/HF) │   │
│  │ ・LangCh │  │  ・Reddit      │  │  ・Slack (MLOps Community)     │   │
│  │ ・CrewAI │  │  ・YouTube     │  │  ・Stack Overflow (AI tags)    │   │
│  │ ・AutoGPT│  │  ・note.com    │  │  ・GitHub Discussions           │   │
│  │ ・OpenDev│  │  ・Medium      │  │  ・Weights & Biases Community  │   │
│  │ ・CAMEL  │  │  ・Bilibili    │  │                                │   │
│  │ ・MLOps  │  │  ・知乎/小红書 │  │                                │   │
│  └────┬─────┘  └──────┬────────┘  └──────────────┬───────────────────┘   │
│       │               │                          │                        │
│       └───────────────┼──────────────────────────┘                        │
│                       ▼                                                    │
│            ┌─────────────────────┐                                         │
│            │   gpt-researcher    │                                         │
│            │   統合レイヤー      │                                         │
│            │  ・deep_research    │                                         │
│            │  ・quick_search     │                                         │
│            │  ・write_report     │                                         │
│            └──────────┬──────────┘                                         │
│                       ▼                                                    │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                       出力形式                                       │  │
│  │  ・論文サーベイレポート      ・グローバルトレンドレポート             │  │
│  │  ・技術動向分析             ・プラットフォーム比較                   │  │
│  │  ・研究トラック別まとめ     ・キーワード別バズ分析                   │  │
│  │  ・引用付き学術レポート     ・実装エコシステムマップ                 │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                            │
│  ✅ APIキー不要（基本機能）    ✅ gpt-researcher統合（深層調査）          │
│  ✅ 5API統合（高精度検索強化）  ✅ 50+プラットフォーム横断                 │
│  ✅ 日英中3言語対応            ✅ 6層リサーチアーキテクチャ               │
│  ✅ 学術論文〜SNSまで完全網羅  ✅ Tavily/SerpAPI/Brave/NewsAPI/Perplexity │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

使い方

# 基本キーワード検索（全層横断）
/world-research キーワード=Claude Code

# 特定プラットフォーム指定
/world-research キーワード=AIエージェント プラットフォーム=X,Reddit,note

# 言語指定
/world-research キーワード=Vibe Coding 言語=en,ja,zh

# 深層調査モード（gpt-researcher統合）
/world-research キーワード=MCP Server モード=deep

# 学術論文検索モード
/world-research キーワード=ReAct Agent モード=academic

# 論文サーベイモード（特定研究トラック）
/world-research キーワード=Tree of Thoughts モード=survey トラック=reasoning

# トレンド分析
/world-research トレンド カテゴリ=エージェント

# 暗号通貨リサーチ（Dual Investment戦略）
/world-research キーワード=Dual Investment strategy モード=crypto

# 暗号通貨オンチェーン分析
/world-research キーワード=whale tracking on-chain モード=crypto プラットフォーム=Glassnode,Nansen,Dune

# DeFi/DEXリサーチ
/world-research キーワード=DeFi yield farming モード=crypto

# 暗号通貨トレーディングBot調査
/world-research キーワード=crypto trading bot モード=ecosystem

# 地域別レポート
/world-research キーワード=生成AI 地域=日本,中国,米国

# 実装エコシステム検索
/world-research キーワード=multi-agent モード=ecosystem

effort: high

AIキーワードマスターリスト

カテゴリ別キーワード（全12カテゴリ × 3言語）

暗号通貨詳細キーワードリファレンス（3言語 × サブカテゴリ）

カテゴリA: 暗号通貨・取引所（詳細）

カテゴリB: ブロックチェーン・DeFi（詳細）

カテゴリC: トレーディング戦略（詳細）

カテゴリD: 暗号通貨データ・分析（詳細）

キーワード展開ルール

入力キーワード → 展開処理：

1. 同義語展開（例: Claude Code → Claude Code, Claude CLI, Anthropic CLI）
2. 言語変換（日→英→中）
3. ハッシュタグ変換（例: AI Agent → #AIAgent #AI_Agent #ArtificialIntelligence）
4. 組み合わせ生成（例: Claude Code + tutorial, guide, 入門, 活用）
5. 学術キーワード変換（例: AI Agent → "autonomous agent" "tool-augmented LLM"）
6. Arxivカテゴリ変換（例: LLM → cs.CL, cs.AI, cs.LG）

effort: high

Layer 1: 学術論文検索

1-1. Arxiv

検索URL: https://arxiv.org/search/ API: https://export.arxiv.org/api/query

AI関連カテゴリ

検索クエリテンプレート

# Arxiv API検索
GET https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:{keyword}&sortBy=submittedDate&sortOrder=descending&max_results=20

# カテゴリ絞り込み
GET https://export.arxiv.org/api/query?search_query=cat:cs.CL+AND+all:{keyword}&max_results=20

# 著者検索
GET https://export.arxiv.org/api/query?search_query=au:{author_name}&max_results=10

# Web検索（Arxiv内）
https://arxiv.org/search/?query={keyword}&searchtype=all&order=-announced_date_first

# 日付範囲指定
https://arxiv.org/search/?query={keyword}&start=0&order=-announced_date_first

主要キーワード（論文検索用）

effort: high

1-2. Papers with Code

検索URL: https://paperswithcode.com/search?q= API: https://paperswithcode.com/api/v1/

検索テンプレート

# 論文検索
https://paperswithcode.com/search?q_meta=&q_type=&q={keyword}

# トレンド（最新）
https://paperswithcode.com/latest

# メソッド検索
https://paperswithcode.com/methods

# データセット検索
https://paperswithcode.com/datasets

# API: 論文検索
GET https://paperswithcode.com/api/v1/papers/?q={keyword}&ordering=-published&page=1

# API: リポジトリ付き論文
GET https://paperswithcode.com/api/v1/papers/?q={keyword}&has_code=true

注目カテゴリ

effort: high

1-3. OpenReview

検索URL: https://openreview.net/search?term=

主要会議

検索テンプレート

# キーワード検索
https://openreview.net/search?term={keyword}&content=all

# 会議別検索
https://openreview.net/group?id=NeurIPS.cc/2025/Conference

# API検索
GET https://api2.openreview.net/notes/search?query={keyword}&limit=25&offset=0

effort: high

1-4. Google Scholar

検索URL: https://scholar.google.com/scholar?q=

検索テンプレート

# 基本検索
https://scholar.google.com/scholar?q={keyword}&as_ylo=2025

# 完全一致検索
https://scholar.google.com/scholar?q="{exact_phrase}"&as_ylo=2025

# 著者検索
https://scholar.google.com/scholar?q=author:"{author_name}"

# 被引用数順ソート
https://scholar.google.com/scholar?q={keyword}&as_ylo=2024&scisbd=1

# 特定ジャーナル/会議
https://scholar.google.com/scholar?q={keyword}+source:"{venue_name}"

Google Scholar Profiles（要注目研究者）

effort: high

1-5. Semantic Scholar

検索URL: https://www.semanticscholar.org/search?q= API: https://api.semanticscholar.org/graph/v1/

検索テンプレート

# Web検索
https://www.semanticscholar.org/search?q={keyword}&sort=relevance&year%5B0%5D=2025

# API: 論文検索
GET https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query={keyword}&year=2025-&limit=20&fields=title,abstract,year,citationCount,authors,url

# API: 論文詳細（引用グラフ含む）
GET https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/{paper_id}?fields=title,abstract,citations,references

# API: 著者検索
GET https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/search?query={author_name}&limit=5

# API: 推薦論文
GET https://api.semanticscholar.org/recommendations/v1/papers/?positivePaperIds={paper_id}&limit=10

Semantic Scholar特有機能

• TLDR: 論文の自動要約（1行）
• Citation Intent: 引用の意図分類（背景/手法/結果比較）
• Influential Citations: 影響力の高い引用のみフィルタ
• Research Feeds: パーソナライズドフィード

effort: high

1-6. Connected Papers

URL: https://www.connectedpapers.com/

使い方

# 論文の引用グラフを可視化
https://www.connectedpapers.com/search?q={keyword}

# 特定論文の関連論文マップ
https://www.connectedpapers.com/main/{arxiv_id}

# Prior Work（この論文が引用している重要論文）
# Derivative Work（この論文を引用している重要論文）

活用シナリオ

• 新しい研究分野のランドスケープ把握
• 特定論文の前後関係の理解
• サーベイ論文の発見
• 見落としている重要論文の発見

effort: high

1-7. DBLP

検索URL: https://dblp.org/search?q= API: https://dblp.org/search/publ/api

# 著者の全出版物
https://dblp.org/search?q={author_name}

# API検索
GET https://dblp.org/search/publ/api?q={keyword}&format=json&h=20

effort: high

1-8. ACL Anthology

検索URL: https://aclanthology.org/search/?q=

# NLP論文専門検索
https://aclanthology.org/search/?q={keyword}

# 会議別
https://aclanthology.org/venues/acl/
https://aclanthology.org/venues/emnlp/
https://aclanthology.org/venues/naacl/

effort: high

1-9. ResearchRabbit

URL: https://www.researchrabbit.ai/

• 論文コレクション作成
• 類似論文の自動推薦
• 引用ネットワーク可視化
• メールアラート設定

effort: high

Layer 2: ペーパーキュレーション・デイリートラッキング

2-1. Hugging Face Daily Papers

URL: https://huggingface.co/papers

# 今日の注目論文
https://huggingface.co/papers

# 日付指定
https://huggingface.co/papers?date=2026-02-08

# 検索
https://huggingface.co/papers?q={keyword}

特徴

• コミュニティ投票によるランキング
• 論文ごとにデモ/モデル/データセットへの直リンク
• Upvote数で注目度を把握

effort: high

2-2. Daily AI Papers (GitHub)

リポジトリ: https://github.com/daily-ai-papers

• Arxiv新着論文の日次キュレーション
• カテゴリ別整理
• GitHub Starで人気度を追跡

effort: high

2-3. @_akhaliq（AK）Twitter/X

プロフィール: https://x.com/_akhaliq

# AKの最新投稿（論文速報）
from:_akhaliq min_faves:100 since:{date}

# AKの論文紹介（特定トピック）
from:_akhaliq "{keyword}" min_faves:50

特徴

• Arxiv新着論文の最速キュレーション（毎日数十本）
• デモ動画/GIF付きで直感的
• HuggingFace Papers Pageの主要コントリビューター

effort: high

2-4. Alpha Signal

URL: https://alphasignal.ai/

• AIニュースの日次ダイジェスト
• 論文・リリース・ツールの統合フィード
• メールニュースレター

effort: high

2-5. ML News Aggregators

effort: high

2-6. X（Twitter）論文速報アカウント

# 論文速報の横断検索
(from:_akhaliq OR from:lilianweng OR from:kaboroevich) "{keyword}" since:{date}

2-7. 暗号通貨 X（Twitter）アカウント

マクロ経済・機関投資家

テクニカル分析・トレーディング

ニュース速報・オンチェーン

DeFi・ブロックチェーン開発

日本語圏

# 暗号通貨速報の横断検索
(from:whale_alert OR from:lookonchain OR from:WatcherGuru) "{keyword}" since:{date}

# 暗号通貨アナリスト横断検索
(from:woabordy OR from:BenjCowen OR from:ali_charts) "{keyword}" since:{date}

# 日本語暗号通貨速報
(from:coin_post OR from:bokujyuumai OR from:CryptoTimes_mag) "{keyword}" lang:ja since:{date}

effort: high

Layer 3: テックブログ・研究解説

3-1. Lil'Log（Lilian Weng）

URL: https://lilianweng.github.io/

# サイト内検索
site:lilianweng.github.io {keyword}

effort: high

3-2. Distill.pub

URL: https://distill.pub/

• インタラクティブな可視化付き論文
• Transformer, Attention, Feature Visualizationの名解説
• 2021年以降更新停止だが、基礎理解に必須

effort: high

3-3. The Gradient

URL: https://thegradient.pub/

• AI研究の長文解説記事
• インタビュー・オピニオン
• 学術とビジネスの橋渡し

effort: high

3-4. Jay Alammar

URL: https://jalammar.github.io/

effort: high

3-5. Andrej Karpathy

URL: https://karpathy.ai/ YouTube: https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy

# YouTube検索
site:youtube.com "Andrej Karpathy" {keyword}

effort: high

3-6. Sebastian Raschka

URL: https://sebastianraschka.com/ Substack: https://magazine.sebastianraschka.com/

effort: high

3-7. Chip Huyen

URL: https://huyenchip.com/blog/

effort: high

3-8. Eugene Yan

URL: https://eugeneyan.com/

effort: high

3-9. その他の注目ブログ・リソース

effort: high

Layer 4: 実装エコシステム

4-1. Hugging Face Hub

URL: https://huggingface.co/

# モデル検索
https://huggingface.co/models?search={keyword}&sort=trending

# データセット検索
https://huggingface.co/datasets?search={keyword}&sort=trending

# Spaces（デモ）検索
https://huggingface.co/spaces?search={keyword}&sort=trending

# コレクション
https://huggingface.co/collections

# Smolagents（エージェントフレームワーク）
https://huggingface.co/docs/smolagents

HF Smolagents

# Smolagentsの検索
https://huggingface.co/docs/smolagents/index
https://github.com/huggingface/smolagents

# Smolagentsのツール検索
https://huggingface.co/spaces?search=smolagents&sort=trending

effort: high

4-2. awesome-* リポジトリ

# GitHub検索テンプレート
https://github.com/search?q={keyword}+awesome&type=repositories&s=stars&o=desc

effort: high

4-3. エージェントフレームワーク

# GitHub Trending（ML/AI）
https://github.com/trending?since=weekly&spoken_language_code=&language=python

# GitHub検索（エージェント）
https://github.com/search?q=llm+agent&type=repositories&s=stars&o=desc

effort: high

4-4. MLOps・インフラ

effort: high

4-5. 教育・コースリソース

effort: high

Layer 5: SNSプラットフォーム検索

5-1. X（旧Twitter）

検索URL: https://x.com/search-advanced

検索演算子

テンプレートクエリ

# 英語バイラル
"{keyword}" min_faves:200 since:{date} lang:en -filter:replies

# 日本語バイラル
"{keyword_ja}" lang:ja min_faves:50 since:{date}

# 中国語バイラル
"{keyword_zh}" lang:zh min_faves:100 since:{date}

# 論文速報
"paper" ("{keyword}" OR "LLM") min_faves:500 filter:links since:{date}

effort: high

5-2. Reddit

検索URL: https://www.reddit.com/search/

AI関連Subreddit

暗号通貨・ブロックチェーン関連Subreddit

検索API

# 公式Reddit検索
GET https://www.reddit.com/search.json?q={keyword}&sort=relevance&t=week&limit=25

# Subreddit内検索
GET https://www.reddit.com/r/{subreddit}/search.json?q={keyword}&restrict_sr=1&sort=top&t=week

# サードパーティ
# PullPush: https://pullpush.io/
# ForumScout: https://forumscout.app/reddit-api

effort: high

5-3. note.com（日本）

検索URL: https://note.com/search?q={keyword}&context=note トピックページ: https://note.com/topic/science_technology/ai_machine_learning

非公式API

effort: high

5-4. YouTube

検索URL: https://www.youtube.com/results?search_query=

ハッシュタグ・キーワード

AI YouTube チャンネル

暗号通貨 YouTube チャンネル

effort: high

5-5. Instagram / TikTok / Shorts

ハッシュタグ

effort: high

5-6. 中国SNS

横断検索API

# TikHub API（Bilibili/小红书/微博/知乎 横断）
https://api.tikhub.io/

# 小红書 MCP Server（AI Agent連携）
https://www.pulsemcp.com/servers/chenningling-xiaohongshu-search-comment

effort: high

5-7. その他プラットフォーム

effort: high

5-8. opencli-rs 統合（高速直接取得）

opencli-rs (v0.1.2) を使うと、WebSearch/WebFetch を経由せず55サイトからJSON形式で直接データ取得できる。 WebSearchのレート制限を回避でき、高速（1-2秒/リクエスト）。

OPENCLI="$HOME/.local/bin/opencli-rs"

Layer 5 で使える opencli-rs コマンド

Layer 1/2/3 で使える opencli-rs コマンド

金融・ニュースソース

使い分けルール

1. 認証不要コマンド: WebSearch/WebFetch より優先して使う（高速・構造化データ）
2. 認証必要コマンド: ブラウザ認証済みの場合のみ使用（未認証ならWebSearch にフォールバック）
3. YouTube transcript: 動画分析で最も価値が高い。動画URLがある場合は必ず使う
4. 並列実行: 1バッチ3コマンドまで（research-delegation.md ルール準拠）

effort: high

Layer 6: コミュニティ・フォーラム

6-1. Discord

6-1b. 暗号通貨 Discord

6-1c. 暗号通貨 Telegram

注意: Telegramの暗号通貨シグナルの約1/3は信頼性が低い。2024-2025年にマルウェア攻撃が2000%増加。参加時は十分な検証が必要。

6-1d. 日本語暗号通貨コミュニティ

6-2. Slack

6-3. GitHub Discussions

# リポジトリ内ディスカッション
https://github.com/{owner}/{repo}/discussions?q={keyword}

# 注目ディスカッション
https://github.com/langchain-ai/langchain/discussions
https://github.com/microsoft/autogen/discussions
https://github.com/vllm-project/vllm/discussions

6-4. Stack Overflow AI Tags

# AI関連タグ
https://stackoverflow.com/questions/tagged/large-language-model
https://stackoverflow.com/questions/tagged/langchain
https://stackoverflow.com/questions/tagged/openai-api
https://stackoverflow.com/questions/tagged/huggingface-transformers
https://stackoverflow.com/questions/tagged/pytorch

effort: high

研究トラック別検索ガイド

Track 1: LLMオーケストレーション & エージェント協調

# Arxiv検索
https://arxiv.org/search/?query="multi-agent"+LLM&searchtype=all&order=-announced_date_first

# Semantic Scholar
https://www.semanticscholar.org/search?q=multi-agent+LLM+collaboration&sort=relevance

Track 2: メモリ & リフレクション

# Arxiv検索
https://arxiv.org/search/?query="memory"+LLM+agent&searchtype=all&order=-announced_date_first

Track 3: マルチモーダル統合

# Arxiv検索
https://arxiv.org/search/?query="vision+language+action"+OR+"VLA"&searchtype=all

Track 4: 効率化 & スケーリング

Track 5: アライメント & 安全性

effort: high

Layer 7: 暗号通貨オンチェーン分析プラットフォーム

7-1. オンチェーン分析

7-2. ホエール追跡

7-3. センチメント分析

7-4. 検索テンプレート（オンチェーン）

# Dune Analytics ダッシュボード検索
https://dune.com/browse/dashboards?q={keyword}

# DeFiLlama TVL検索
https://defillama.com/protocols

# Etherscan アドレス/トランザクション検索
https://etherscan.io/search?f=0&q={address_or_tx}

# CoinGecko トークン検索
https://www.coingecko.com/en/search?query={keyword}

# Nansen スマートマネー
https://app.nansen.ai/smart-money

# Arkham Intelligence
https://platform.arkhamintelligence.com/explorer

effort: high

Layer 8: 暗号通貨データAPI

8-1. 無料市場データAPI

8-2. 取引所API

8-2b. 追加マーケットデータAPI

8-2c. オンチェーンデータAPI

8-2d. DeFi・TVL API

8-2e. センチメント・ソーシャルAPI

8-2f. ホエール追跡API

8-2g. ブロックチェーンノードAPI

8-2h. NFT API

8-3. 統合ライブラリ

8-4. 検索テンプレート（API）

# CoinGecko API: 価格取得
GET https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin,ethereum&vs_currencies=usd,jpy

# CoinGecko API: OHLC
GET https://api.coingecko.com/api/v3/coins/{id}/ohlc?vs_currency=usd&days=30

# CoinGecko API: トレンド
GET https://api.coingecko.com/api/v3/search/trending

# CoinMarketCap API: ランキング
GET https://pro-api.coinmarketcap.com/v1/cryptocurrency/listings/latest?limit=100

# Whale Alert API: 大口送金
GET https://api.whale-alert.io/v1/transactions?api_key={key}&min_value=500000

effort: high

Layer 9: 暗号通貨トレーディングツール

9-1. オープンソーストレーディングBot

9-2. アルゴリズム取引プラットフォーム

9-3. DEXアグリゲーター

9-4. ポートフォリオ追跡・税務

effort: high

Layer 10: 暗号通貨ニュース・メディア

10-1. 英語圏メディア

10-2. 日本語メディア

10-3. 中国語圏メディア・コミュニティ

10-4. 暗号通貨ニュースレター

10-5. 検索テンプレート（ニュース）

# CoinDesk検索
https://www.coindesk.com/search?s={keyword}

# Cointelegraph検索
https://cointelegraph.com/search?query={keyword}

# CoinPost検索（日本語）
https://coinpost.jp/?s={keyword}

# CoinGecko ニュース
https://www.coingecko.com/en/news?keyword={keyword}

effort: high

暗号通貨研究トラック別検索ガイド

Track C1: Dual Investment & ストラクチャードプロダクト

Track C2: DeFi & オンチェーン

Track C3: オンチェーン分析 & ホエール

Track C4: トレーディングBot & 自動化

effort: high

暗号通貨プラットフォーム別検索テンプレート

X (Twitter) 暗号通貨検索テンプレート

バイラル検索

# 英語
(crypto OR bitcoin OR ethereum OR BTC OR ETH) (breaking OR just OR announced OR alert) min_faves:500 -filter:replies

# 日本語
(暗号通貨 OR 仮想通貨 OR ビットコイン) (速報 OR 緊急 OR 重大) min_faves:100 lang:ja

# 中国語
(加密货币 OR 比特币 OR 以太坊) (突发 OR 重大 OR 最新) min_faves:200 lang:zh

ホエールアラート検索

from:whale_alert (transferred OR moved OR minted OR burned) min_faves:100
(whale OR 🐳) (transfer OR moved OR exchange) (BTC OR ETH OR USDT) min_faves:200
from:lookonchain (whale OR smart money OR bought OR sold) min_faves:300

新規上場情報検索

# 英語
(listing OR listed OR "will list" OR "new listing") (Binance OR Coinbase OR OKX OR Bybit) min_faves:100

# 日本語
(上場 OR リスティング OR 新規取扱) (バイナンス OR コインベース OR ビットフライヤー) lang:ja

# 中国語
(上币 OR 新上线 OR 首发) (币安 OR OKX OR Coinbase) lang:zh min_faves:50

DeFiトレンド検索

(DeFi OR "yield farming" OR "liquid staking" OR restaking OR TVL) (new OR launch OR live OR alpha) min_faves:200 -filter:replies
(airdrop OR エアドロップ OR 空投) (confirmed OR live OR claim) min_faves:300
("on-chain" OR onchain) (analysis OR data OR signal OR alpha) min_faves:100 -filter:replies

トレーディングシグナル検索

(BTC OR ETH OR $BTC OR $ETH) (breakout OR reversal OR support OR resistance) (chart OR TA OR analysis) min_faves:100
(funding rate OR open interest OR liquidation) (high OR extreme OR record) min_faves:50
(Fear Greed Index OR "fear and greed") (extreme OR shift OR change) min_faves:50

規制ニュース検索

# 英語
(SEC OR CFTC OR MiCA OR regulation OR regulatory) (crypto OR bitcoin OR ethereum OR stablecoin) min_faves:200

# 日本語
(金融庁 OR 規制 OR 法案) (暗号資産 OR 仮想通貨 OR ステーブルコイン) lang:ja min_faves:30

Reddit 暗号通貨検索テンプレート

取引戦略ディスカッション

subreddit:CryptoMarkets (strategy OR trading plan OR risk management OR position sizing)
subreddit:CryptoCurrency (DCA OR dollar cost averaging OR accumulation strategy) flair:"STRATEGY"
subreddit:algotrading (crypto OR bitcoin OR cryptocurrency) (backtest OR strategy OR bot)

テクニカル分析

subreddit:CryptoMarkets (technical analysis OR TA OR chart) (BTC OR ETH OR bitcoin)
subreddit:CryptoCurrency (RSI OR MACD OR "Bollinger Bands" OR "moving average") flair:"ANALYSIS"
subreddit:BitcoinMarkets (weekly OR daily) (analysis OR outlook OR prediction)

DeFiプロトコルレビュー

subreddit:defi (review OR comparison OR audit) (Aave OR Compound OR Uniswap OR Lido)
subreddit:defi (yield OR APY OR APR) (best OR highest OR safe OR risk)
subreddit:ethereum (DeFi OR protocol OR TVL) (new OR launch OR update)

オンチェーン分析

subreddit:CryptoCurrency (on-chain OR onchain) (MVRV OR NVT OR SOPR OR whale)
subreddit:CryptoMarkets (Glassnode OR CryptoQuant OR Nansen) (data OR analysis OR signal)

開発者向け

subreddit:ethdev (Solidity OR Hardhat OR Foundry) (tutorial OR guide OR best practice)
subreddit:solana (Rust OR Anchor) (smart contract OR program OR development)
subreddit:cosmosnetwork (IBC OR CosmWasm) (development OR tutorial)

GitHub 暗号通貨検索テンプレート

トレーディングBot

DeFi開発ツール

ブロックチェーン分析ツール

# GitHub検索クエリ例
# トレーディングBot（Python, Stars順）
https://github.com/search?q=crypto+trading+bot+language%3APython&type=repositories&s=stars

# DeFi開発フレームワーク
https://github.com/search?q=defi+framework&type=repositories&s=stars

# オンチェーン分析ツール
https://github.com/search?q=on-chain+analysis&type=repositories&s=stars

# MEV Bot
https://github.com/search?q=MEV+bot&type=repositories&s=stars

effort: high

gpt-researcher 統合

統合モード

実行フロー（5 API統合版）

入力: /world-research キーワード=MCP Server モード=deep

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 0: API自動検出 & 初期化
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  .envファイルを読み込み、利用可能なAPIを検出:

  source .env 2>/dev/null
  AVAILABLE_APIS=()
  [ -n "$TAVILY_API_KEY" ]       && AVAILABLE_APIS+=(tavily)
  [ -n "$SERPAPI_API_KEY" ]       && AVAILABLE_APIS+=(serpapi)
  [ -n "$BRAVE_SEARCH_API_KEY" ]  && AVAILABLE_APIS+=(brave)
  [ -n "$NEWS_API_KEY" ]          && AVAILABLE_APIS+=(newsapi)
  [ -n "$PERPLEXITY_API_KEY" ]    && AVAILABLE_APIS+=(perplexity)

  検出結果を表示:
  ├── ✅ Tavily      → Layer全般の補完検索
  ├── ✅ SerpAPI     → Google SERP + リッチスニペット
  ├── ✅ Brave       → 独立インデックス（Google非依存）
  ├── ✅ NewsAPI     → ニュース・時事層（80,000+ソース）
  └── ✅ Perplexity  → AI要約 + 引用付き回答

  APIがゼロの場合 → WebSearch + WebFetchのみで続行（従来動作）
  APIが1つ以上   → 各Stepで自動活用

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 1: キーワード展開
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  MCP Server → MCP, Model Context Protocol, MCPサーバー, MCP服务器
  学術変換 → "model context protocol" "tool integration" "LLM plugin"

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 2: Layer 1 学術検索（並列実行・最大3バッチ）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  [Batch 2-A] WebSearch（最大3並列）
  ├── Arxiv: "model context protocol" OR "MCP" cat:cs.CL
  ├── Semantic Scholar: model context protocol LLM
  └── Papers with Code: MCP server

  [Batch 2-B] API補完（APIがある場合、最大3並列）
  ├── 🔍 SerpAPI: Google Scholar結果をJSON取得
  │   curl "https://serpapi.com/search.json?engine=google_scholar&q=MCP+Server&api_key=$SERPAPI_API_KEY"
  ├── 🔍 Tavily: AI検索で学術コンテンツ取得（search_depth=advanced）
  │   curl -X POST "https://api.tavily.com/search" \
  │     -H "Content-Type: application/json" \
  │     -d '{"api_key":"'"$TAVILY_API_KEY"'","query":"MCP Server academic research","search_depth":"advanced","include_domains":["arxiv.org","scholar.google.com","semanticscholar.org"]}'
  └── 🔍 Perplexity: AI要約で学術動向を取得
      curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
        -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"model":"sonar","messages":[{"role":"user","content":"Latest academic research on MCP Server Model Context Protocol 2025-2026. List key papers, authors, citations."}]}'

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 3: Layer 2 キュレーション確認（並列実行）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  [Batch 3-A] WebSearch（最大3並列）
  ├── HF Daily Papers: MCP
  ├── @_akhaliq: from:_akhaliq "MCP"
  └── Alpha Signal: MCP

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 4: Layer 3 ブログ・解説検索
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  [Batch 4-A] WebSearch（最大3並列）
  ├── site:lilianweng.github.io MCP
  ├── site:huggingface.co/blog MCP
  └── Anthropic Research: MCP

  [Batch 4-B] API補完（APIがある場合、最大3並列）
  ├── 🔍 Brave: 独立インデックスでブログ記事検索（Google非依存の補完）
  │   curl -H "X-Subscription-Token: $BRAVE_SEARCH_API_KEY" \
  │     "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=MCP+Server+tutorial+guide+blog&count=20&freshness=pm"
  ├── 🔍 Tavily: AI検索でチュートリアル・解説記事取得
  │   curl -X POST "https://api.tavily.com/search" \
  │     -H "Content-Type: application/json" \
  │     -d '{"api_key":"'"$TAVILY_API_KEY"'","query":"MCP Server guide tutorial explanation","search_depth":"basic","max_results":10}'
  └── (次Stepの先行ロード)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 5: Layer 4 実装エコシステム検索
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  [Batch 5-A] WebSearch（最大3並列）
  ├── GitHub: MCP server stars:>100
  ├── HF Hub: MCP
  └── npm/PyPI: MCP server

  [Batch 5-B] API補完（APIがある場合、最大3並列）
  ├── 🔍 SerpAPI: Google検索でGitHub/npm/PyPIリポジトリ発見
  │   curl "https://serpapi.com/search.json?q=MCP+Server+site:github.com&api_key=$SERPAPI_API_KEY&num=20"
  ├── 🔍 Brave: 独立インデックスでOSS発見
  │   curl -H "X-Subscription-Token: $BRAVE_SEARCH_API_KEY" \
  │     "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=MCP+Server+open+source+framework&count=20"
  └── 🔍 Perplexity: 実装エコシステム全体像のAI要約
      curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
        -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"model":"sonar","messages":[{"role":"user","content":"MCP Server implementation ecosystem: top frameworks, libraries, GitHub repos, and tools in 2025-2026"}]}'

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 6: Layer 5 SNS横断検索（並列実行）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  [Batch 6-A] WebSearch（最大3並列）
  ├── X: "MCP Server" min_faves:100 lang:en/ja/zh
  ├── Reddit: subreddit:ClaudeAI "MCP"
  └── note.com: https://note.com/search?q=MCP+Server

  [Batch 6-B] WebSearch（最大3並列）
  ├── YouTube: MCP Server tutorial 2026
  ├── Bilibili: MCP Server AI Agent
  └── Medium: "MCP Server" "AI Agent"

  [Batch 6-C] API補完: ニュース・トレンド（最大3並列）
  ├── 🔍 NewsAPI: 最新ニュース記事を時系列取得
  │   curl "https://newsapi.org/v2/everything?q=MCP+Server+OR+%22Model+Context+Protocol%22&language=en&sortBy=publishedAt&pageSize=20&apiKey=$NEWS_API_KEY"
  ├── 🔍 NewsAPI(JP): 日本語ニュース
  │   curl "https://newsapi.org/v2/everything?q=MCP%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC&language=ja&sortBy=publishedAt&pageSize=10&apiKey=$NEWS_API_KEY"
  └── 🔍 Tavily: SNS・ニュース横断AI検索
      curl -X POST "https://api.tavily.com/search" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"api_key":"'"$TAVILY_API_KEY"'","query":"MCP Server latest news trends 2026","search_depth":"advanced","max_results":15}'

  [Batch 6-D] API補完: 比較・分析（最大3並列）
  ├── 🔍 SerpAPI: YouTube動画メタデータ取得
  │   curl "https://serpapi.com/search.json?engine=youtube&search_query=MCP+Server+2026&api_key=$SERPAPI_API_KEY"
  ├── 🔍 Brave: SNS投稿・ディスカッション検索
  │   curl -H "X-Subscription-Token: $BRAVE_SEARCH_API_KEY" \
  │     "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=MCP+Server+discussion+opinion+review&count=20&freshness=pw"
  └── 🔍 Perplexity: SNS動向のAI要約
      curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
        -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"model":"sonar","messages":[{"role":"user","content":"What are people saying about MCP Server on Twitter, Reddit, YouTube, and tech blogs in 2025-2026? Summarize sentiment and key opinions."}]}'

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 7: Layer 6 コミュニティ検索
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  [Batch 7-A] WebSearch（最大3並列）
  ├── HN: https://hn.algolia.com/?q=MCP+server
  ├── Stack Overflow: [mcp] or MCP server
  └── GitHub Discussions: MCP

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 8: gpt-researcher deep_research（deepモード時）
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  → 100+ソース探索
  → 検証・フィルタリング
  → 引用付きレポート生成

  ※ gpt-researcher未設定の場合のフォールバック:
  ├── 🔍 Perplexity: 包括的AI調査（gpt-researcher代替）
  │   curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
  │     -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  │     -H "Content-Type: application/json" \
  │     -d '{"model":"sonar-pro","messages":[{"role":"user","content":"Comprehensive deep research report on MCP Server: history, architecture, key implementations, adoption trends, challenges, future outlook. Include citations."}]}'
  ├── 🔍 Tavily: 深掘り検索（search_depth=advanced, max_results=20）
  └── 🔍 Brave: 補完検索 + WebFetchで個別ページ深掘り

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 9: API結果クロスバリデーション & 信頼スコア計算
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  全API結果を統合し、信頼スコアを算出:

  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
  │  Trust Score = Σ(重み × 指標)                        │
  │                                                      │
  │  DA           (0.25): ドメイン権威性                  │
  │  Freshness    (0.20): 情報鮮度（3ヶ月以内=高）       │
  │  CrossVal     (0.30): 複数API間での相互検証           │
  │    → Tavily + Brave + SerpAPI で同じ結果 = 高信頼    │
  │    → 1 APIのみ = 低信頼                              │
  │  Citations    (0.15): 引用・参照数                    │
  │  SNS          (0.10): ソーシャル言及数                │
  └─────────────────────────────────────────────────────┘

  クロスバリデーション手順:
  1. 各APIの結果からURL・タイトル・要点を抽出
  2. 重複URL → 信頼度UP（複数APIが推薦 = 重要ソース）
  3. 矛盾する情報 → 新しい方を優先 + 両方を注記
  4. 孤立した情報（1 APIのみ） → "未検証"タグ付与

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 10: 統合レポート出力
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  ├── 学術論文サマリー（Layer 1 + SerpAPI Scholar + Perplexity）
  ├── 技術動向分析（Layer 2-3 + Tavily + Brave）
  ├── 実装エコシステムマップ（Layer 4 + SerpAPI + Perplexity）
  ├── プラットフォーム別バズ投稿（Layer 5 + NewsAPI + Brave）
  ├── キーワード別トレンド分析（全API横断集計）
  ├── 地域別インサイト（日/英/中のAPI結果比較）
  ├── 🆕 API別ソース品質レポート（各APIの貢献度）
  ├── 🆕 信頼スコア付きファクト一覧
  └── 引用・ソースリスト（API出典明記）

API実行プロシージャ（実装詳細）

以下は各APIの実際の呼び出し手順。Claude Codeが Bash ツールで実行する。

事前準備: .env読み込み

# .envファイルの場所を自動検出（プロジェクトルートから探索）
ENV_FILE=""
for dir in "." ".." "../.." "$HOME"; do
  if [ -f "$dir/.env" ]; then
    ENV_FILE="$dir/.env"
    break
  fi
done

if [ -n "$ENV_FILE" ]; then
  export $(grep -v '^#' "$ENV_FILE" | grep -v '^$' | xargs)
  echo "✅ .env loaded from $ENV_FILE"
else
  echo "⚠️ .env not found - WebSearch/WebFetchのみで実行"
fi

Tavily API呼び出し関数

# Tavily Search: AI検索特化・構造化データ返却
tavily_search() {
  local query="$1"
  local depth="${2:-basic}"  # basic or advanced
  local max="${3:-10}"
  local domains="${4:-}"     # 例: '["arxiv.org","github.com"]'

  local body='{"api_key":"'"$TAVILY_API_KEY"'","query":"'"$query"'","search_depth":"'"$depth"'","max_results":'"$max"

  if [ -n "$domains" ]; then
    body="$body"',"include_domains":'"$domains"
  fi
  body="$body"'}'

  curl -s -X POST "https://api.tavily.com/search" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "$body"
}

# 使用例:
# tavily_search "MCP Server latest" "advanced" 15
# tavily_search "美容サロン マーケティング" "basic" 10 '["note.com","hotpepper.jp"]'

SerpAPI呼び出し関数

# SerpAPI: Google検索結果 + リッチスニペット + ナレッジグラフ
serpapi_search() {
  local query="$1"
  local engine="${2:-google}"  # google, youtube, google_scholar
  local num="${3:-20}"
  local lang="${4:-ja}"
  local country="${5:-jp}"

  curl -s "https://serpapi.com/search.json?engine=$engine&q=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$query'))")&api_key=$SERPAPI_API_KEY&hl=$lang&gl=$country&num=$num"
}

# 使用例:
# serpapi_search "MCP Server" "google" 20 "ja" "jp"
# serpapi_search "MCP Server tutorial" "youtube"
# serpapi_search "Model Context Protocol" "google_scholar"

Brave Search呼び出し関数

# Brave Search: 独立インデックス・Google非依存
brave_search() {
  local query="$1"
  local count="${2:-20}"
  local freshness="${3:-}"  # pw=past week, pm=past month, py=past year

  local url="https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$query'))")&count=$count"

  if [ -n "$freshness" ]; then
    url="$url&freshness=$freshness"
  fi

  curl -s -H "Accept: application/json" \
    -H "Accept-Encoding: gzip" \
    -H "X-Subscription-Token: $BRAVE_SEARCH_API_KEY" \
    "$url"
}

# 使用例:
# brave_search "MCP Server" 20 "pm"
# brave_search "AI Agent framework comparison" 20 "pw"

NewsAPI呼び出し関数

# NewsAPI: 80,000+ニュースソースの集約検索
newsapi_search() {
  local query="$1"
  local lang="${2:-en}"      # en, ja, zh, etc.
  local sort="${3:-publishedAt}"  # relevancy, popularity, publishedAt
  local size="${4:-20}"

  curl -s "https://newsapi.org/v2/everything?q=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$query'))")&language=$lang&sortBy=$sort&pageSize=$size&apiKey=$NEWS_API_KEY"
}

# 使用例:
# newsapi_search "MCP Server" "en" "publishedAt" 20
# newsapi_search "AI エージェント" "ja" "relevancy" 10

Perplexity API呼び出し関数

# Perplexity: AI検索・引用付き回答・最新情報に強い
perplexity_search() {
  local query="$1"
  local model="${2:-sonar}"  # sonar (standard) or sonar-pro (deep)

  curl -s -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
    -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model":"'"$model"'",
      "messages":[{"role":"user","content":"'"$query"'"}]
    }'
}

# 使用例:
# perplexity_search "What is MCP Server and how is it being used in 2026?" "sonar"
# perplexity_search "Comprehensive analysis of AI agent frameworks" "sonar-pro"

5 API統合実行パターン

# ━━━ パターン1: 網羅的検索（standard/deepモード）━━━
# 同一クエリを全5 APIに投げて結果をマージ

QUERY="MCP Server"

# Batch A（最大3並列）
tavily_search "$QUERY" "advanced" 15 &
serpapi_search "$QUERY" "google" 20 &
brave_search "$QUERY" 20 "pm" &
wait

# Batch B（最大3並列）
newsapi_search "$QUERY" "en" "publishedAt" 20 &
perplexity_search "Latest developments on $QUERY in 2025-2026. Include key projects, adoption trends, and expert opinions." &
wait

# ━━━ パターン2: 学術特化（academic/surveyモード）━━━

serpapi_search "$QUERY" "google_scholar" 20 &
tavily_search "$QUERY" "advanced" 15 '["arxiv.org","semanticscholar.org","scholar.google.com"]' &
perplexity_search "Academic papers and research on $QUERY. List top papers with authors and citations." &
wait

# ━━━ パターン3: ニュース・トレンド特化 ━━━

newsapi_search "$QUERY" "en" "publishedAt" 20 &
newsapi_search "$QUERY" "ja" "publishedAt" 10 &
brave_search "$QUERY news trends" 20 "pw" &
wait

# ━━━ パターン4: quickモード（APIなしでも動作）━━━
# WebSearch + WebFetchのみ。APIがあれば Tavily 1回だけ補完

# WebSearch "$QUERY" ← Claude組み込み
# APIがあれば:
tavily_search "$QUERY" "basic" 5

API結果の統合・重複排除

結果統合ルール:
1. 各APIの結果をURLベースで正規化
2. 同一URL → マージ（信頼度UP: 複数APIが推薦）
3. 類似タイトル（Levenshtein距離 < 0.3） → マージ候補
4. 結果をTrust Scoreでソート（降順）
5. Top 50（standard）/ Top 100（deep）を最終結果に

API別の特徴活用:
├── Tavily     → content/raw_content フィールドでページ内容を直接取得（WebFetch不要）
├── SerpAPI    → rich_snippet, knowledge_graph, related_searches を活用
├── Brave      → Google非依存の結果で偏り補正、extra_snippets で追加情報
├── NewsAPI    → publishedAt で時系列分析、source.name でメディア分布
└── Perplexity → citations[] で引用ソース、AI要約で全体像を把握

Research API 環境変数

.envファイルに以下のAPIキーを設定することで、リサーチ精度と網羅性が大幅に向上する。

quick/standard/academicモードはAPIキー不要（WebSearch + WebFetch + 非公式APIのみ） APIキーがある場合は自動的に追加ソースとして活用される。 *api-モードは.envの5APIキーが必要（下記「API強化リサーチ」セクション参照）

各APIの詳細実装・統合フロー

詳細は上記セクションを参照:

• 各APIのcurlコマンド・bash関数 → API実行プロシージャ（実装詳細）
• 10ステップ統合フロー → 実行フロー（5 API統合版）
• 4つの実行パターン → 統合実行パターン *api-モードは.envの5APIキーが必要（下記「API強化リサーチ」セクション参照）

effort: high

API強化リサーチ（5API統合）

概要

.env に設定された5つの検索APIを使用して、WebSearch/WebFetchに加えて高精度な検索を実行。 既存の6層アーキテクチャと組み合わせることで、133+ソースの完全網羅型リサーチを実現。

API一覧

API呼び出しテンプレート

Tavily API（AI検索特化）

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（Google検索結果）

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

Brave Search（広範囲Web検索）

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

NewsAPI（ニュース集約）

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

Perplexity API（AI要約）

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。"}]
  }'

環境変数設定

# .env に以下を設定（.gitignoreに含まれているため安全）
TAVILY_API_KEY=tvly-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
SERPAPI_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
BRAVE_API_KEY=BSAxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
NEWS_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
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

API強化モード実行フロー

入力: /world-research キーワード=AI Agent モード=api-deep

Step 1: キーワード展開（既存処理）
  AI Agent → AI Agent, AIエージェント, AI智能体, #AIAgent

Step 2: API並列検索（新規）
  ├── Tavily: "AI Agent" search_depth=advanced（10件）
  ├── SerpAPI: "AI Agent 2026" Google上位（10件）
  ├── Brave: "AI Agent" 広範囲Web（20件）
  ├── NewsAPI: "AI Agent" 最新ニュース（10件）
  └── Perplexity: "AI Agent最新動向" AI要約

Step 3: 6層横断検索（既存処理、APIと並列実行）
  ├── Layer 1: 学術論文（Arxiv/S2/PwC...）
  ├── Layer 2: キュレーション（HF Daily Papers...）
  ├── Layer 3: テックブログ
  ├── Layer 4: 実装エコシステム
  ├── Layer 5: SNS横断
  └── Layer 6: コミュニティ

Step 4: 統合・クロス検証
  ├── API結果 + 6層結果の重複排除
  ├── 信頼度スコアリング（複数ソース確認で加点）
  └── 矛盾情報の検出・フラグ付け

Step 5: 統合レポート出力
  ├── エグゼクティブサマリー（Perplexity AI要約ベース）
  ├── 6層別詳細結果
  ├── API検索による追加インサイト
  └── 出典一覧（全ソースURL付き）

スコアリングアルゴリズム（API結果統合時）

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)

ドメイン権威度:
  .gov, .edu     → 100
  主要メディア     → 90
  専門サイト       → 80
  一般サイト       → 60
  フォーラム       → 40

レート制限とベストプラクティス

1. api-deepは1日5回程度に抑える（SerpAPI月100回制限）
2. api-quickは日常使い可能（Tavily/Brave合計3,000回/月）
3. api-newsは日100回まで（NewsAPI制限）
4. 並列実行時は1秒間隔を空ける（レート制限回避）
5. 結果は複数ソースで確認された情報を優先

8677f4ae478c391e8e8c80004ceb6206a740cb87

effort: high

実行テンプレート

1. グローバルトレンド調査

/world-research キーワード=AI Agent 2026 モード=standard

# 実行内容:
# - Layer 5: X/Reddit/note.com/YouTube/中国SNSで横断検索
# - Layer 6: HN/Reddit/Discordでコミュニティ動向
# - 統合トレンドレポート出力

2. 特定ツール深掘り

/world-research キーワード=Claude Code Vibe Coding モード=deep

# 実行内容:
# - 全6層で横断検索
# - gpt-researcher で100+ソース深層調査
# - 引用付き包括レポート生成

3. 地域別比較

/world-research キーワード=生成AI 地域=日本,中国,米国

# 実行内容:
# - 日本: note.com + Qiita + Zenn + YouTube JP
# - 中国: 知乎 + Bilibili + 小红书 + CSDN
# - 米国: X + Reddit + YouTube + Medium
# - 地域別トレンド比較レポート

4. 論文サーベイ

/world-research キーワード=multi-agent LLM モード=survey トラック=agent

# 実行内容:
# - Layer 1: Arxiv/S2/PwC/OpenReviewで論文検索
# - Layer 2: HF Daily Papers/@_akhaliq で最新論文
# - Layer 3: Lil'Log/Karpathyで解説記事
# - Connected Papersで引用グラフ
# - 研究トラック分析レポート

5. 実装エコシステム調査

/world-research キーワード=RAG pipeline モード=ecosystem

# 実行内容:
# - Layer 4: GitHub/HF Hub/awesome-*で実装検索
# - フレームワーク比較（LangChain vs LlamaIndex vs Haystack）
# - GitHub Stars推移・コミュニティ活性度
# - 実装エコシステムマップ

6. 暗号通貨Dual Investment調査

/world-research キーワード=Dual Investment wheel strategy モード=crypto

# 実行内容:
# - Layer 7: Glassnode/CryptoQuant/DeFiLlamaでオンチェーンデータ確認
# - Layer 8: CoinGecko/Bitget APIで市場データ取得
# - Layer 9: Freqtrade/CCXT連携可能性調査
# - Layer 10: CoinDesk/Cointelegraph/CoinPostでニュース検索
# - 暗号通貨研究Track C1/C4参照

7. 暗号通貨オンチェーン分析

/world-research キーワード=whale tracking smart money モード=crypto-deep

# 実行内容:
# - Layer 7: Nansen/Arkham/Whale Alertでホエール追跡
# - Layer 5: X @whale_alert @lookonchain 検索
# - Layer 6: r/CryptoCurrency r/Bitcoin Reddit検索
# - gpt-researcher で100+ソース深層調査

8. DeFiプロトコル比較

/world-research キーワード=DeFi yield farming TVL モード=crypto

# 実行内容:
# - Layer 7: DeFiLlama TVL比較、Santimentセンチメント
# - Layer 9: DEXアグリゲーター比較
# - Layer 10: The Defiant/Banklessニュースレター確認

9. 研究者フォロー

/world-research 研究者=Lilian Weng モード=academic

# 実行内容:
# - Google Scholar: 最新論文
# - Semantic Scholar: 引用グラフ
# - X: from:lilianweng
# - ブログ: lilianweng.github.io
# - 研究者プロフィールレポート

effort: high

出力形式

レポートテンプレート

# {keyword} 総合リサーチレポート

**調査日**: {date}
**検索キーワード**: {keywords (ja/en/zh)}
**検索対象**: {layers_used} （6層中）
**プラットフォーム数**: {platform_count}
**モード**: {quick|standard|deep|academic|survey|ecosystem}

effort: high
---

## エグゼクティブサマリー

{3-5行の要約}

effort: high
---

## 学術論文（Layer 1）

### 最新論文 Top 10
| # | タイトル | 著者 | 会議/Arxiv | 引用数 | URL |
|---|---------|------|-----------|--------|-----|
{top_papers}

### 研究トレンド
{research_trends}

effort: high
---

## 注目キュレーション（Layer 2）

### HF Daily Papers
{hf_daily}

### 論文速報（@_akhaliq等）
{paper_alerts}

effort: high
---

## 技術解説（Layer 3）

### ブログ記事
| ブログ | タイトル | URL |
|--------|---------|-----|
{blog_posts}

effort: high
---

## 実装エコシステム（Layer 4）

### GitHub リポジトリ Top 10
| # | リポジトリ | Stars | 言語 | 最終更新 | URL |
|---|-----------|-------|------|---------|-----|
{top_repos}

### フレームワーク比較
{framework_comparison}

effort: high
---

## SNS動向（Layer 5）

### X（旧Twitter）
| 投稿 | いいね | RT | 言語 | URL |
|------|--------|-----|------|-----|
{top_tweets}

### Reddit
| タイトル | スコア | Subreddit | URL |
|---------|--------|-----------|-----|
{top_posts}

### note.com
| タイトル | 著者 | スキ | URL |
|---------|------|------|-----|
{top_notes}

### YouTube
| タイトル | チャンネル | 再生数 | URL |
|---------|----------|--------|-----|
{top_videos}

### 中国SNS
| プラットフォーム | タイトル/投稿 | エンゲージメント | URL |
|----------------|-------------|---------------|-----|
{top_chinese}

effort: high
---

## コミュニティ動向（Layer 6）

### Hacker News
{hn_discussions}

### Discord / Slack
{community_discussions}

effort: high
---

## 研究トラック分析

### 主要研究トラック
{research_tracks}

### 引用グラフ（Connected Papers）
{citation_graph}

effort: high
---

## トレンド分析

### キーワード別バズ度
{keyword_buzz_analysis}

### 地域別インサイト
{regional_insights}

### 時系列トレンド
{timeline_trends}

effort: high
---

## 引用・ソース
{citations}

effort: high
---

## 推奨アクション
{recommended_actions}

effort: high

暗号通貨注目研究者・開発者・学術機関

プロトコル設計者・学術研究者

オンチェーンアナリスト・リサーチャー

VC・投資リサーチャー

Bitcoin Core開発者

学術研究機関

開発者活動追跡プラットフォーム

effort: high

制限事項

1. レート制限: 各プラットフォームのAPIレート制限を遵守（1秒間隔）
2. 認証: ログイン必須データ（Instagram DM等）は取得不可
3. 中国SNS: 一部はアプリ内検索のみ（API非公開）
4. deepモード: gpt-researcher使用時はAPIキーが必要
5. Semantic Scholar API: 無料枠は100リクエスト/5分
6. Arxiv API: 3秒間隔を推奨
7. Discord/Slack: 公開チャンネルのみ検索可能
8. Google Scholar: スクレイピング制限あり（CAPTCHAが出る場合あり）
9. Bitget Dual Investment API: 公開APIなし（Spot/Earn APIで代替）
10. CoinGecko API: 無料枠は10-50リクエスト/分（プランによる）
11. Telegramシグナル: 約1/3は詐欺的。マルウェア攻撃リスクに注意
12. 取引所API: リアルタイムデータはWebSocket推奨（REST APIはレート制限あり）

関連スキル

• gpt-researcher - 深層調査エンジン（統合済み）
• note-research - note.com特化リサーチ
• research-free - APIキー不要汎用リサーチ
• mega-research - 6API統合リサーチ
• mega-research-plus - 8ソース統合リサーチ
• keyword-free - キーワード抽出
• keyword-mega-extractor - 多角的キーワード展開
• research-cited-report - 出典付きレポート生成
• unified-research - 複数API統合リサーチ