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📦 Research Ops

research-ops

公開されている情報や提供された背景情報をもとに、最新

⚡ ⏱ この作業 数時間 → 数分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【Claude Code完全入門】誰でも使える/Skills活用法/経営者こそ使うべき ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

以证据为先的ECC当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

公開されている情報や提供された背景情報をもとに、最新

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o research-ops.zip https://jpskill.com/download/795.zip && unzip -o research-ops.zip && rm research-ops.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/795.zip -OutFile "$d\research-ops.zip"; Expand-Archive "$d\research-ops.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\research-ops.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して research-ops.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → research-ops フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Research Ops で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
  • › Research Ops を使って、来週の会議用の資料を作って
  • › Research Ops で、現状の課題を整理してアクションプランに落として

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

研究运营

当用户要求研究当前信息、比较选项、丰富人员或公司信息，或将重复查询转化为可监控的工作流时，使用此功能。

这是仓库研究栈的操作封装。它并非 deep-research、exa-search 或 market-research 的替代品；而是指示何时以及如何将它们结合使用。

技能栈

在相关场景下，将这些 ECC 原生技能纳入工作流：

  • exa-search：用于快速发现当前网络信息
  • deep-research：用于多源综合并附带引用
  • market-research：当最终结果应为建议或排序决策时使用
  • lead-intelligence：当任务针对人员/公司而非通用研究时使用
  • knowledge-ops：当结果需持久存储于后续上下文时使用

使用时机

  • 用户提及“研究”、“查找”、“比较”、“我应该联系谁”或“最新情况”
  • 答案依赖于当前的公开信息
  • 用户已提供证据，并希望将其纳入新的建议中
  • 任务可能具有重复性，应转为监控而非一次性查询

防护措施

  • 当新鲜搜索成本低廉时，不要依赖过时记忆回答当前问题
  • 区分：
    • 有来源的事实
    • 用户提供的证据
    • 推断
    • 建议
  • 如果答案已存在于本地代码或文档中，不要启动繁重的研究流程

工作流

1. 从用户已提供的信息出发

将任何提供的材料规范化为：

  • 已有证据的事实
  • 需要验证的内容
  • 未解决的问题

如果用户已构建部分模型，不要从零开始重新分析。

2. 对请求进行分类

在搜索前选择正确的路径：

  • 快速事实性回答
  • 比较或决策备忘录
  • 线索/丰富化处理
  • 重复监控候选

3. 优先采用最轻量的有效证据路径

  • 使用 exa-search 进行快速发现
  • 当需要综合或多源信息时，升级至 deep-research
  • 当结果需以建议形式呈现时，使用 market-research
  • 当实际需求是目标排序或温暖路径发现时，转交至 lead-intelligence

4. 报告时明确证据边界

对于重要声明，说明其属于：

  • 有来源的事实
  • 用户提供的上下文
  • 推断
  • 建议

对时效性敏感的答案应包含具体日期。

5. 决定任务是否应保持手动

如果用户可能反复提出相同的研究问题，请明确说明，并建议采用监控或工作流层，而非永远重复相同的手动搜索。

输出格式

问题类型
- 事实性 / 比较性 / 补充性 / 监控性

证据
- 有来源的事实
- 用户提供的上下文

推论
- 从证据中得出的结论

建议
- 答案或下一步行动
- 是否应将其设为监控项

常见陷阱

  • 不要将推断混入有来源的事实而不加标注
  • 不要忽略用户提供的证据
  • 不要对本地仓库上下文能回答的问题使用繁重的研究路径
  • 不要给出不含日期的时效性敏感答案

验证

  • 重要声明需标注证据类型
  • 时效性敏感的输出需包含日期
  • 最终建议需与实际使用的研究模式匹配