hoolulu/deep-research

解決する課題

このプロジェクトは、機関レベルの深い調査報告書を生成するための自動化システムを提供します。浅い要約、専門的なレポートの高コスト、特定の地域ソース（中国のプラットフォームなど）へのアクセスの難しさ、AIが追跡可能なソースなしにデータを捏造する傾向など、AIリサーチの一般的な制限を解決します。

仕組み

このシステムは、4つの段階で構成されるマルチエージェント自律パイプラインを使用します：

1. アウトライン分析: AIがトピックを分析し、調査フレームワークと検索計画を作成します。
2. データ収集: 4層の優先検索戦略（組み込みエンジン、推奨ソース、厳選された sources.json リスト、無料のフォールバック）を使用して情報を収集し、Scrapling を介してコンテンツを取得します。また、ローカルの PDF、DOCX、TXT、MD ファイルを読み込むことでオフラインモードもサポートしています。
3. 並列執筆: 章ごとに並行して執筆し、ツール呼び出しを回避するためにプロンプトに事実を直接埋め込みます。
4. 検証と組み立て: システムがバッチ検証を実行し、レポートを組み立て、引用を変換し、最終的なQAチェックを行います。

対象者

有料データベースや調査機関の費用をかけずに、プロフェッショナルレベルの調査機能を必要とするインディー開発者、独立した研究者、小規模チーム向けに設計されています。

ハイライト

• 多言語サポート: トピックの言語を自動検出し、19の異なる言語でネイティブにレポートを生成します。
• 追跡可能なソース: すべての数字と事実は、クリック可能な引用と完全な参照リストによって裏付けられています。
• 包括的な分析: すべての章に反対意見を含め、最終要約には信頼度評価を提供します。
• 柔軟な深さ: レポートの長さと詳細を制御する3つのモード（クイック、標準、ディープ）を提供します。
• ** sublattice ツール統合**: Claude Code、Cursor、Codex CLI などのさまざまな AI コーディングツール間で機能します。
• ローカル管理: レポートを検索、フィルタリング、PDF または DOCX へエクスポートするためのローカルレポートブラウザが含まれています。