fxbaogao-deep-research は何をしますか？
Claudeスキル。業界、企業、テーマを対象に深層調査を実施。「先に考え、後で検索」アプローチを採用：調査範囲を明確化し、MECE原則で重要なサブ問題に分解、サブ問題に基づいてレポートを発見・検索し、コアレポートを選別、精読後に事実を蓄積、比較・推論し、最終的に構造化された結論を導き出します。
Claudeスキル。業界、企業、テーマを対象に深層調査を実施。「先に考え、後で検索」アプローチを採用：調査範囲を明確化し、MECE原則で重要なサブ問題に分解、サブ問題に基づいてレポートを発見・検索し、コアレポートを選別、精読後に事実を蓄積、比較・推論し、最終的に構造化された結論を導き出します。
fxbaogao/fxbaogao-deep-researchは、Claudeプラットフォーム上で動作するAIエージェントスキルで、業界、企業、特定テーマに関する深層調査を自動化します。このスキルは「先に考え、後で検索（Think-then-Search）」という独自手法を採用しており、調査開始前にまず研究の境界を明確に定義し、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）原則を用いて主要なサブ問題に分解します。その後、各サブ問題に基づいて関連レポートを戦略的に発見・検索し、膨大な検索結果からコアとなる高品質な研究レポートのみをフィルタリングします。精読フェーズでは、事実情報を体系的に蓄積し、複数の情報源を比較・対照しながら推論を行い、最終的に構造化された明確な結論を生成します。これにより、開発者やビジネスアナリストは手動でのリサーチ作業を大幅に削減でき、より高度な分析や意思決定に集中することが可能になります。
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Claudeスキル。業界、企業、テーマを対象に深層調査を実施。「先に考え、後で検索」アプローチを採用：調査範囲を明確化し、MECE原則で重要なサブ問題に分解、サブ問題に基づいてレポートを発見・検索し、コアレポートを選別、精読後に事実を蓄積、比較・推論し、最終的に構造化された結論を導き出します。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.