Claude Code Deep Research エージェント（Claude-Code-Deep-Research-main）

概要

Claude Code Deep Research Agent は、Claude Code の Skills と Commands 機能を用いて「Deep Research（深堀り調査）」を自動化・構造化することを目的としたリポジトリです。中心となる設計は Graph of Thoughts（GoT）に基づく探索と、7段階の深掘りプロセスにより、仮説生成、情報収集、検証、引用管理、結論生成までを段階的に実行します。マルチエージェント構成により、検索エージェント、要約エージェント、検証エージェントなどが役割分担して協調動作し、調査の過程と根拠を明示的に残すことで再現性と説明性を高める点が特徴です。

リポジトリの統計情報

スター数: 25
フォーク数: 5
ウォッチャー数: 25
コミット数: 2
ファイル数: 10
メインの言語: 未指定

主な特徴

Graph of Thoughts（GoT）を用いた探索と研究パス管理
Claude Code の Skills & Commands を活用したエージェント連携
7段階の構造化された Deep Research プロセス（仮説→検索→要約→検証→引用など）
実装ガイドと複数 CLAUDE バージョンの説明ドキュメントを同梱

技術的なポイント

本プロジェクトは Claude Code のプラットフォーム機能を最大限活用する点が最大の技術的特徴です。具体的には、以下の観点で注目できます。

Graph of Thoughts による探索戦略

GoT は単一の線形チェーンではなく、複数の思考ノードをグラフ構造で保持することで並列的・分岐的な仮説探索を可能にします。本リポジトリでは、各エージェントの出力（仮説、発見、反証）をノードとして表現し、ノード間の関連性やスコアを計算して探索を制御します。これにより、探索の多様性と復元力が向上します。

Skills と Commands を使ったモジュール化

Claude Code の Skills（能力）と Commands（コマンド）をエージェント単位に切り出すことで、検索、要約、事実確認、文献引用抽出などの役割を明確化しています。各 Skill は外部ツール（検索 API、PDF パーサー、データベース）とインターフェースを取り得る設計で、実運用時にはプラグイン的に接続可能です。

7フェーズ Deep Research ワークフロー

README にある「7-Phase Deep Research Process」は、調査を段階的に進めるためのテンプレートです。フェーズごとに期待されるアウトプット（例：研究質問、情報ソースリスト、要約、反証手法、最終結論）を定義し、エージェントは各フェーズでその成果物を生成・検証します。これにより人的レビューを挟みやすく、再現可能なプロセスが担保されます。

根拠付き（citation-backed）出力とトレーサビリティ

出力に対して出典（URL、DOI、文献スニペット）を付与する仕様を重視しており、どのエビデンスから結論が導出されたかを追えるようにしています。研究の透明性と検証性を高めるためのログや証跡（evidence trail）を保存する機構が想定されています。

比較検討とフレームワーク評価

リポジトリは OpenAI や Google Gemini の Deep Research 機能と比較することを目的とした観点を含んでおり、どのエージェントフレームワークが実用的かを評価するためのベースラインを提供します。これにより、研究ワークフローのベンチマーク化やフレームワーク選定の参考になります。

実装ガイドとドキュメント性

IMPLEMENTATION_GUIDE.md や複数の CLAUDE*.md ファイルにより、セットアップ方法、設計原則、実装上の注意点が示されています。これにより、Claude Code 環境に不慣れな開発者でも導入しやすい設計になっています。

全体としては「思考の可視化（Graph of Thoughts）」「役割ベースのエージェント設計」「段階的プロセスによる再現性」という3点が技術核になっており、研究タスクの自動化と説明性を両立する実装方針が取られています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.claude: dir
CLAUDE.md: file
CLAUDE3.md: file
Claude2.md: file
IMPLEMENTATION_GUIDE.md: file

…他 5 ファイル

（補足）上記ファイル群はドキュメント中心の構成に見え、実動作のコードよりも設計・ガイドライン・比較説明に重点が置かれている点が伺えます。実運用時には外部 API キーやツールのラッパー実装、データストア接続などの追加実装が必要になることが想定されます。

使いどころとユースケース

文献調査や先行研究レビューの自動化（初期探索 ⇢ 要約 ⇢ 参照抽出）
戦略的な情報収集タスク（市場調査、競合分析）
教育用途における段階的問題解決の教材化（思考過程の可視化）
研究手法の比較・ベンチマーク作成（複数フレームワークでの実装比較）

注意点と改善余地

現状コミット数やファイル構成から、動作する完全実装よりは設計・プロトタイプ段階の色合いが強い可能性があります。実運用には外部ツール統合、セキュリティ（APIキーやデータ管理）、スケーリング設計が追加で必要です。
文献の質評価やフェイク情報対策は別途強化が必要で、検証エージェントの設計が鍵となります。

まとめ

Claude Code の機能を軸に、説明性と再現性を重視したDeep Researchフレームワークの設計案・ガイド群。研究自動化の良い出発点。

リポジトリ情報：

名前: Claude-Code-Deep-Research-main
説明: 利用claude code agent框架一步一步实现deep research！很强大很简单的skills。我一步一步介绍实现deep research，因为deep research就是agent框架第一应用，对比一下各个框架实现这个deep research，就知道哪个框架才是真厉害。
スター数: 25
言語: null
URL: https://github.com/liangdabiao/Claude-Code-Deep-Research-main
オーナー: liangdabiao
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/1232260?v=4