Agent skill · Backend & API

google-deep-research

Google Gemini Deep Research APIを使用して包括的なディープ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的な調査、市場分析、技術リサーチ、文献調査等を要求する場合に使用する。

majiayu000github.com/majiayu000GitHub ↗
claude-codeMIT
Install
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill google-deep-research --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 2
SKILL.md size: 3 KB
Bundled scripts: none
Path: skills/analysis/google-deep-research/SKILL.md
Open the folder on GitHub →
Where it comes from
Stars: 534
Language: HTML

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

> ⚠️ **DEPRECATED** - このスキルは `deep-research` スキルに統合されました。`deep-research --provider google` を使用してください。 # Google Deep Research ## Overview Google Gemini Deep Research APIを活用して、複雑なテーマについて包括的なリサーチを実行するスキルである。Deep Researchエージェントは最大60分間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 Google AI StudioでGemini APIキーが必要である: 1. [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/)でAPIキーを発行 2. 環境変数設定: `export GEMINI_API_KEY="your-api-key"` ### Pythonパッケージインストール ```bash pip install google-genai ``` ## 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: ```bash # 基本的な使い方 python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" # 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 ``` ### 3. リサーチ状態モニタリング Deep Researchはバックグラウンドで実行され、大部分の作業は20分以内に完了する（最大60分）。 スクリプトは10秒ごとに進捗状態をポーリングし、以下を表示する: - 進捗率と予想残り時間 - 現在検索中のトピック - 完了時は全体レポート ### 4. 結果処理 リサーチ完了後: - 結果

What's inside
Steps it walks through
  1. Overview
  2. 事前要件
  3. APIキー設定
  4. Pythonパッケージインストール
  5. ワークフロー
  6. 1. リサーチ要求分析
  7. 2. Deep Research実行
  8. 3. リサーチ状態モニタリング
  9. 4. 結果処理
  10. 使用例
  11. 技術リサーチ
  12. 市場分析
  13. 学術調査
  14. 制限事項
Ships with 1 file
  • metadata.json
Commands it runs
pip install google-genai
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ"
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language korean
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language english
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --language japanese
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --output result.md
python scripts/deep_research.py "2025年生成型AI技術トレンドと主要企業動向" --language japanese
python scripts/deep_research.py "AIゲームアプリ市場分析と競合状況" --language japanese
python scripts/deep_research.py "Large Language Modelの最新研究動向と主要論文" --language english
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About this skill
What does the google-deep-research skill do?

Google Gemini Deep Research APIを使用して包括的なディープ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的な調査、市場分析、技術リサーチ、文献調査等を要求する場合に使用する。

How do I install it?

Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill google-deep-research --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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