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claude-code

Awesome-omni-skill openai-deep-research

OpenAI Deep Research APIを使用して深層リサーチを実行するスキル。ユーザーが特定のテーマについて深層調査、市場分析、技術リサーチ等を要求する場合に使用する。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/ai-agents/openai-deep-research" ~/.claude/skills/diegosouzapw-awesome-omni-skill-openai-deep-research && rm -rf "$T"
manifest: skills/ai-agents/openai-deep-research/SKILL.md
safety · automated scan (medium risk)
This is a pattern-based risk scan, not a security review. Our crawler flagged:
  • pip install
  • references API keys
Always read a skill's source content before installing. Patterns alone don't mean the skill is malicious — but they warrant attention.
source content

⚠️ DEPRECATED - このスキルは 

deep-research
スキルに統合されました。
deep-research --provider openai
を使用してください。

OpenAI Deep Research

Overview

OpenAI Deep Research APIを活用して、複雑なテーマについて深層的なリサーチを実行するスキルである。Deep Researchエージェントはウェブを探索して情報を収集・分析し、総合的なリサーチレポートを生成する。

事前要件

APIキー設定

OpenAI APIキーが必要である:

  1. OpenAI PlatformでAPIキーを発行
  2. 環境変数設定: 
    export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

Pythonパッケージインストール

pip install openai

使用可能なモデル

モデル用途
o3-deep-research
深層合成・高品質出力に最適化
o4-mini-deep-research
軽量化、高速な応答が必要な場合

ワークフロー

1. リサーチ要求分析

ユーザーのリサーチ要求を分析して明確なリサーチクエリを構成する:

  • リサーチテーマの明確化
  • 求める情報の範囲と深さの把握
  • 言語設定（デフォルト: ユーザー要求言語）

2. Deep Research実行

scripts/deep_research.py
スクリプトを使用してリサーチを実行する:

# 基本的な使い方 (o3-deep-researchモデル)
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ"

# 高速リサーチ (o4-mini-deep-researchモデル)
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --model mini

# 韓国語結果要求
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language korean

# 英語結果要求
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language english

# 日本語結果要求
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language japanese

# 結果をファイルに保存
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --output result.md

# ストリーミングモード（リアルタイム進捗確認）
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --stream

3. リサーチモニタリング

  • --stream
    オプション使用時はリアルタイムで進捗確認可能
  • デフォルトモードでは完了まで待機後に結果出力

4. 結果処理

リサーチ完了後:

  • 結果はマークダウン形式で出力される
  • --output
    オプション使用時はファイルに保存される
  • 推論要約（reasoning summary）も併せて提供される

使用例

技術リサーチ

python scripts/deep_research.py "2025年生成型AI技術トレンドと主要企業動向分析" --language japanese

市場分析

python scripts/deep_research.py "AIゲームアプリ市場分析と競合状況。主要プレイヤー、市場規模、成長率を含む" --language japanese

学術調査

python scripts/deep_research.py "Large Language Modelの最新研究動向と主要論文レビュー" --language english --model mini

比較分析

python scripts/deep_research.py "Next.js vs Remix: 2025年基準の性能、エコシステム、採用市場の比較" --output nextjs_vs_remix.md

プロンプト作成のコツ

APIを通じたDeep ResearchはChatGPTと異なり明確化質問を行わないため、プロンプトに以下を含めると良い:

  1. 具体的な範囲: 「直近2年間」、「日本市場中心」
  2. 求める比較点: 「価格、性能、使いやすさの比較」
  3. 求める指標: 「市場規模、成長率、MAUを含む」
  4. 好ましい出典: 「学術論文中心」、「産業レポート参照」
  5. 出力形式: 「表形式で整理」、「長所短所リストで」

制限事項

  • APIアクセス: OpenAI APIキーが必要
  • コスト: Deep Researchモデルは一般モデルよりコストが高い
  • 用途: 単純な質問や短い対話には不適切（一般モデル使用推奨）

エラー処理

エラー原因解決策
OPENAI_API_KEY not set
環境変数未設定
export OPENAI_API_KEY="..."
を実行
AuthenticationError
不正なAPIキーAPIキーを確認し再設定
RateLimitError
APIリクエスト上限超過しばらく待ってから再試行
ModuleNotFoundError
パッケージ未インストール
pip install openai
を実行

Resources

scripts/

  • deep_research.py
    - Deep Research APIを呼び出すメインスクリプト

references/

  • api_reference.md
    - OpenAI Deep Research API参照ドキュメント