Agent skill · Backend & API

openai-deep-research

OpenAI Deep Research APIを使用して深層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調査、市場分析、技術リサーチ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 openai-deep-research-buddypia-kaiju-voice --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/openai-deep-research-buddypia-kaiju-voice/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 openai` を使用してください。 # OpenAI Deep Research ## Overview OpenAI Deep Research APIを活用して、複雑なテーマについて深層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 OpenAI APIキーが必要である: 1. [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/)でAPIキーを発行 2. 環境変数設定: `export OPENAI_API_KEY="your-api-key"` ### Pythonパッケージインストール ```bash pip install openai ``` ## 使用可能なモデル | モデル | 用途 | | ----------------------- | ------------------------------ | | `o3-deep-research` | 深層合成・高品質出力に最適化 | | `o4-mini-deep-research` | 軽量化、高速な応答が必要な場合 | ## 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 (o3-deep-researchモデル) python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" # 高速リサーチ (o4-mini-deep-researchモデル) python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --model mini # 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 #

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. 使用可能なモデル
  6. ワークフロー
  7. 1. リサーチ要求分析
  8. 2. Deep Research実行
  9. 3. リサーチモニタリング
  10. 4. 結果処理
  11. 使用例
  12. 技術リサーチ
  13. 市場分析
  14. 学術調査
Ships with 1 file
  • metadata.json
Commands it runs
pip install openai
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ"
python scripts/deep_research.py "リサーチテーマ" --model mini
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 "リサーチテーマ" --stream
python scripts/deep_research.py "2025年生成型AI技術トレンドと主要企業動向分析" --language japanese
python scripts/deep_research.py "AIゲームアプリ市場分析と競合状況。主要プレイヤー、市場規模、成長率を含む" --language japanese
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About this skill
What does the openai-deep-research skill do?

OpenAI Deep Research APIを使用して深層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調査、市場分析、技術リサーチ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 openai-deep-research-buddypia-kaiju-voice --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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