リサーチエージェントスキル
AIエージェントが論文を検索し、ブログを追跡し、知識ベースを構築し、予測市場データを確認し、リサーチライティングを支援できるようにします。
機能
リサーチエージェントスキルは、AIエージェントのための研究ツールボックスです。
簡単に言うと、エージェントがより体系的に調査作業を行うのを助けます。
AIにランダムに検索して要約させる代わりに、このスキルは一連のリサーチワークフローを提供します。学術論文の検索、ブログの監視、知識をマークダウンノートに整理、市場確率の確認、長文のリサーチライティングのサポートが可能です。
有用性
ほとんどの人はAIリサーチを次のように使っています：
このトピックを検索 → 要約する → 次回はすべて忘れる
このスキルは、エージェントがより次のように作業するのを助けます：
情報源を見つける → ノートを整理 → アイデアを比較 → 有用な知識を保持 → 後で再利用
そのため、時間をかけて深くトピックを理解する必要がある人にとって有用です。
含まれるリサーチ能力
このスキルパッケージには、いくつかのサブスキルが含まれています。
1. arXivリサーチ
arXivから学術論文を検索します。
適している用途：
- AI/ML論文の発見
- キーワードによる論文検索
- 著者による検索
- 特定のarXiv論文IDの検索
- 要旨の閲覧
- 関連する学術研究の発見
使用例：
AIエージェントとツール使用に関する最近の論文を見つける。
人間のフィードバックからの強化学習に関するarXiv論文を検索する。
Andrej Karpathyの論文を見つける。
2. ブログウォッチャー
ブログ、RSSフィード、新しい記事を追跡します。
適している用途：
- エンジニアリングブログのフォロー
- AI企業のアップデートの追跡
- 競合他社ブログの監視
- 研究所の監視
- 新しい記事リンクの収集
- 記事を既読または未読としてマーク
使用例：
OpenAIブログとAnthropicブログの新しい投稿を追跡する。
フォローしているブログの未読記事を表示する。
追跡しているブログをスキャンして、新着情報をリストアップする。
3. LLM Wiki
長期的なマークダウン知識ベースを構築します。
これはエージェントに研究ノートを与えるようなものです。
重要な情報源の保存、トピックページの作成、関連アイデアのリンク付け、すべてをマークダウンファイルとして整理できます。
適している用途：
- 個人用リサーチWikiの構築
- AI論文の整理
- スタートアップリサーチデータベースの作成
- 競合他社の追跡
- 散在するノートを構造化された知識に変換
- Obsidianスタイルの知識ベースの構築
使用例：
AI動画生成研究のためのWikiを作成する。
この記事を自分の知識ベースに追加し、重要なアイデアを要約する。
自分のWikiはAIエージェントについてすでに何を知っているか？
4. Polymarketリサーチ
Polymarketから公開予測市場データをクエリします。
適している用途：
- 市場が示唆する確率の確認
- 公開予測市場の検索
- トレーダーがイベントの可能性をどう見ているかの把握
- 市場センチメントの変化の追跡
- 価格と出来高データの閲覧
使用例：
Polymarketはこのイベントについてどう考えているか？
米国選挙に関連する予測市場を見つける。
この市場の現在の確率と取引量を表示する。
重要な注意：
このスキルは読み取り専用です。公開市場データをクエリできますが、取引は実行しません。
5. 研究論文執筆
学術論文や技術論文の執筆を支援します。
適している用途：
- 文献レビュー
- 実験計画
- 論文の構成
- 要旨の執筆
- 関連研究の執筆
- リサーチの枠組み
- レビュアー目線での自己レビュー
- 投稿準備
使用例：
この実験を研究論文のアウトラインに変えるのを助けてください。
これらの論文に基づいて関連研究セクションを書いてください。
この論文ドラフトをNeurIPSレビュアーのようにレビューしてください。
最適なユーザー
このスキルは、複雑なトピックについて頻繁に調査、比較、追跡、執筆を行う必要がある人に最適です。
特に以下の人々に有用です：
- AI研究者
- 市場調査を行う独立系ハッカー
- SEO研究者
- グロースマーケター
- コンテンツリサーチャー
- スタートアップ創業者
- 学生
- テクニカルライター
- 個人知識ベースを構築している人
一般的なユースケース
学術研究
論文を検索し、要旨を読み、手法を比較し、文献レビューを構築するために使用します。
検索拡張生成に関する最近の論文を10件見つけ、主な方向性を要約してください。
市場調査
ブログ、競合他社、公開シグナル、予測市場を追跡するために使用します。
競合他社のブログを監視し、重要な製品アップデートを要約してください。
知識管理
散在する記事、論文、ノートを構造化されたマークダウンWikiに変換するために使用します。
AI SEOに関する知識ベースを作成し、私のノートをトピック別に整理してください。
執筆支援
長文の研究記事、ホワイトペーパー、レポート、学術論文の構造化を支援するために使用します。
AIエージェントスキルに関する研究レポートの作成を手伝ってください。
初心者のための理解
このスキルは、5つの役割を持つリサーチアシスタントと考えてください：
| 役割 | 意味 |
|---|---|
| 論文ファインダー | 学術論文を見つける |
| ブログトラッカー | ブログやRSSフィードを監視する |
| 知識ライブラリアン | ノートをマークダウンWikiに整理する |
| 市場シグナルリーダー | 予測市場データを読み取る |
| リサーチライター | 構造化された研究論文の執筆を支援する |
解決する問題
このスキルがないと、AIリサーチは散漫になりがちです。
質問して答えを得た後、文脈が失われます。
このスキルがあれば、エージェントはより良いリサーチワークフローを持ちます：
- 有用な情報源を見つける
- 有用な情報を抽出する
- 重要な知識を保存する
- 関連するアイデアをリンクする
- 以前の研究を後で再利用する
- 発見をレポートや論文にまとめるのを助ける
例となるワークフロー
典型的なリサーチワークフローは次のようになります：
- AIエージェントに関する最近の論文をarXivで検索する
- 最も関連性の高い論文を選ぶ
- 主要な発見をLLM Wikiに保存する
- 将来のアップデートのために関連ブログを追跡する
- 異なる手法を比較する
- リサーチサマリーを書く
初心者に優しい例
例1: 新しいトピックの研究
SEOのためのAIエージェントを研究する。有用な論文やブログ記事を見つけ、重要なアイデアを整理する。
例2: 業界の追跡
主要なAI企業のブログを追跡し、新しいアップデートがあれば知らせてください。
例3: 知識ベースの構築
自分のAIグロースリサーチノートのためのマークダウンWikiを作成する。
例4: レポートの作成
AI動画生成の現状についての構造化されたレポートの作成を手伝ってください。
例5: 学術的サポートを見つける
ツールを使用するエージェントがタスク完了を改善するという主張を支持する論文を見つける。
要件
一部のサブスキルはシンプルなWeb APIで動作し、APIキーを必要としません。
一部の機能は、使用方法によってはコマンドラインツール、ローカルファイル、または追加のセットアップが必要になる場合があります。
ほとんどの初心者にとって、最も簡単な開始方法は次のとおりです：
npx skills add https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main/skills/research
その後、エージェントに特定のタスクにリサーチスキルを使用するように依頼します。
試してほしいプロンプト
AIエージェントに関する最近の論文を見つけるためにリサーチスキルを使用してください。
このトピックの初心者向けの要約を作成するためにリサーチスキルを使用してください。
これらのリンクから小さなマークダウン知識ベースを構築するためにリサーチスキルを使用してください。
これら3つの論文を比較するためにリサーチスキルを使用してください。
これらのブログを監視し、新しいアップデートを要約するためにリサーチスキルを使用してください。
制限事項
- ユーザーからの良いプロンプトが依然として必要です。
- リサーチの品質は情報源の品質に依存します。
- 一部のワークフローではコマンドラインツールが必要です。
- ブログ追跡やローカルWiki管理には追加のセットアップが必要な場合があります。
- 真実を自動的に保証するものではありません。重要な主張は依然として情報源の確認が必要です。
- Polymarketサポートは読み取り専用で、取引はできません。
最もシンプルな説明
リサーチエージェントスキルは、AIエージェントをより組織化されたリサーチアシスタントに変えます。
論文を見つけ、有用な情報源を追跡し、マークダウン知識ベースを構築し、公開市場シグナルを確認し、リサーチを構造化された文章にまとめるのを支援します。