完全無料ディープリサーチパイプライン。有料API一切不要。WebSearch+WebFetch+opencli-rs(認証不要)+Ollama で全自動リサーチ。トリガー: 「無料リサーチ」「フリーリサーチ」「コストゼロで調査」「APIキーなしでリサーチ」
有料API一切不要。 Claude Code のサブスクリプションのみで動作する全自動リサーチシステム。 research-system(有料版)の無料代替。品質は有料版の70-80%だが、コストはゼロ。
/research-system-free AIエージェントで商品レビューを自動収集するシステム
/research-system-free 海外移住投資のポートフォリオ管理ツール
/research-system-free YouTube動画の自動企画・台本生成システム
| 項目 | 有料版 /research-system | 無料版 /research-system-free |
|---|---|---|
| 必要APIキー | 8-15個 | 0個 |
| 月額コスト | $50-300+ | $0(Claude Code代のみ) |
| 情報源数 | 100+ソース |
| 30+ソース |
| QA Gate | ChatGPT 5.4 thinking | Ollama or Claude自己レビュー |
| リサーチ品質 | 100% | 70-80% |
| レポートセクション | 12 | 8 |
| 必須 | 任意(あれば品質向上) |
|---|---|
| Claude Code(サブスクのみ) | Ollama(QA Gate用) |
| opencli-rs(追加ソース) |
APIキーは一切不要。
[BUILD_TARGET 記述]
↓
PRE-FLIGHT(環境確認・APIキー不要)
↓
STEP 1 ── キーワード展開 [Claude Sonnet]
↓
STEP 2 ── 無料リサーチ × 2回 [Claude Sonnet]
↓
STEP 3 ── 評価・設計・実装計画 [Claude Sonnet]
↓
STEP 4 ── 8セクションレポート生成 [Claude Sonnet]
↓
STEP 4.5 ── QA Gate(Ollama or Claude自己レビュー)
↓
ユーザー確認待ち
以下を表示して開始:
🚀 TAISUN v2 無料リサーチシステム起動
対象: [BUILD_TARGET]
コスト: $0(Claude Code サブスク代のみ)
opencli-rs: [インストール済み→55サイト / 未インストール→WebSearchのみ]
Ollama: [起動中→QA Gate有効 / なし→Claude自己レビュー]
推定時間: 10〜20分
/keyword-free スキルを使用(APIキー不要):
「[BUILD_TARGET]」について以下を展開:
- core_keywords: コアキーワード(5〜10個)
- related: 関連キーワード
- tech_stack_candidates: 技術スタック候補
Agent A — MCP・ツール調査(WebSearch)
WebSearch で以下を検索(各3件以上WebFetchで開くこと):
1. "[BUILD_TARGET] MCP server"
2. "[BUILD_TARGET] Claude Code skill"
3. "[BUILD_TARGET] GitHub trending"
4. "site:github.com [KEYWORD] stars:>100"
5. "site:mcp.so [KEYWORD]"
出力: research/agent_a_mcp.md(500文字以内要約)
Agent B — API・ライブラリ調査(WebSearch)
WebSearch で以下を検索:
1. "[BUILD_TARGET] free API"
2. "[BUILD_TARGET] open source library"
3. "[BUILD_TARGET] npm package"
4. "site:npmjs.com [KEYWORD]"
5. "site:pypi.org [KEYWORD]"
出力: research/agent_b_api.md(500文字以内要約)
Agent C — アーキテクチャ・コミュニティ調査(WebSearch + opencli-rs)
# WebSearch
1. "[BUILD_TARGET] architecture best practice 2026"
2. "site:zenn.dev [KEYWORD]"
3. "site:qiita.com [KEYWORD]"
# opencli-rs(インストール済みの場合のみ)
opencli-rs hackernews search "[KEYWORD]" --limit 10 --format json
opencli-rs arxiv search "[KEYWORD]" --limit 5 --format json
opencli-rs devto search "[KEYWORD]" --limit 10 --format json
opencli-rs youtube search "[KEYWORD]" --limit 5 --format json
opencli-rs stackoverflow search "[KEYWORD]" --limit 5 --format json
opencli-rs lobsters search "[KEYWORD]" --limit 5 --format json
opencli-rs wikipedia search "[KEYWORD]" --format json
出力: research/agent_c_arch.md(500文字以内要約)
→ /compact 実行
/research-free — WebSearchのみの軽量リサーチ
/note-research — note.com 日本語コミュニティ
/keyword-free — 追加キーワード展開
→ /compact 実行
Pass 1 + 1.5 で「不明」「要確認」の項目を WebSearch + WebFetch で補完。
追加実行(opencli-rsがある場合):
opencli-rs youtube transcript "[関連動画URL]" --format json
opencli-rs bloomberg --format json(金融関連の場合)
opencli-rs reddit hot --subreddit [関連] --format json(認証済みの場合)
opencli-rs twitter trending --format json(認証済みの場合)
→ /compact 実行
WebSearchの検索結果数 + GitHub Stars + 更新日で簡易スコア:
hot : 最近更新 + Stars多い + 検索結果多い
warm : 一部条件を満たす
cold : 古い / Stars少ない
Mermaid C4 図を作成。
research/runs/{YYYY-MM-DD}__free-proposal/
├── report.md ← メインレポート(8セクション)
├── architecture.mermaid
└── keyword_universe.csv
OLLAMA_QA=$(curl -s http://localhost:11434/api/tags 2>/dev/null | python3 -c "import json,sys; print('OK')" 2>/dev/null)
Ollamaが起動中の場合、qwen2.5:32b でレビュー:
bash "$HOME/.claude/skills/url-all/scripts/ollama-call.sh" \
"qwen2.5:32b" \
"あなたはリサーチレビュアーです。以下のレポートを網羅性・信頼性・実用性の3軸で100点満点で評価してください。" \
"[レポート全文]"
Claude自身が3つの視点でレビュー:
各70点以上で PASS。
| 項目 | 基準 |
|---|---|
| 最低情報源数 | 各発見につき2ソース以上 |
| 引用 | 数値にはURL付記 |
| 抽象論禁止 | 具体的実装方法まで落とす |
| サブエージェント結果 | 500文字以内に要約 |
| コンパクト | フェーズ境界で /compact 実行 |
| コスト | 全て無料 |