gpt-researcher は何をしますか？
GPT Researcher は自律型の深層調査エージェントで、ウェブ調査とローカル調査を実行し、引用付きの詳細なレポートを生成します。このスキルは、GPT Researcher の理解、拡張、デバッグ、統合を支援する際に使用します。具体的には、機能追加、アーキテクチャの理解、API の操作、調査ワークフローのカスタマイズ、新しいリトリーバーの追加、MCP データソースの統合、調査パイプラインのトラブルシューティングなどが含まれます。
GPT Researcher は自律型の深層調査エージェントで、ウェブ調査とローカル調査を実行し、引用付きの詳細なレポートを生成します。このスキルは、GPT Researcher の理解、拡張、デバッグ、統合を支援する際に使用します。具体的には、機能追加、アーキテクチャの理解、API の操作、調査ワークフローのカスタマイズ、新しいリトリーバーの追加、MCP データソースの統合、調査パイプラインのトラブルシューティングなどが含まれます。
GPT Researcher は、自律的に深層調査を行うエージェントです。ウェブ上の情報やローカルファイルからデータを収集し、引用を含む包括的なレポートを生成します。このスキルは、開発者が GPT Researcher を理解、拡張、デバッグ、統合する際に有用で、機能追加、アーキテクチャの把握、API の利用、調査ワークフローのカスタマイズ、新しいリトリーバーの実装、MCP データソースとの連携、調査パイプラインのトラブルシューティングなど多岐にわたるタスクを支援します。GPT Researcher は、複数の情報源から並列して情報を収集し、AI モデルを用いて情報を解析・要約することで、人間の研究者のように深い洞察を提供します。これにより、開発者は複雑な調査タスクを自動化し、高品質なレポートを迅速に生成できます。
npx skills add https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/main/skills/gpt-researcherInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
GPT Researcher は自律型の深層調査エージェントで、ウェブ調査とローカル調査を実行し、引用付きの詳細なレポートを生成します。このスキルは、GPT Researcher の理解、拡張、デバッグ、統合を支援する際に使用します。具体的には、機能追加、アーキテクチャの理解、API の操作、調査ワークフローのカスタマイズ、新しいリトリーバーの追加、MCP データソースの統合、調査パイプラインのトラブルシューティングなどが含まれます。
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.