コンテンツリサーチパイプライン

1. 一次調査

Codexエージェントにターゲットキーワードを投げる。定義、仕組み、関連概念、一次情報のURL一覧を1パスで収集。

[target_keyword] を調査: 意味、必要性、仕組み、関連キーワード、一次情報源。

出力はインボックスに構造化Markdownとして着地。手動検索は不要。

2. 原文収集

ステップ1で特定された公式ソース（論文、ドキュメント、GitHubリポジトリ）を並列worktreeエージェントで取得。各エージェントが1つのURLをスクレイピングしてクリーンなMarkdownを出力。

• Agent A: arXiv論文 → アブストラクト、手法、結果を抽出
• Agent B: 公式ドキュメント → 主要API、アーキテクチャ
• Agent C: GitHub README → プロジェクトスコープ、セットアップ、ベンチマーク

3つ同時実行。生ファイルは1つのリサーチフォルダに統合。

3. 整理 & ドラフト作成

まとめスキルがリサーチフォルダ全体を読み、社内フォーマットに沿った構造化ドラフトを生成: 概要、技術詳細、ユースケース、キーテイクアウェイ。

ドラフトはソースファイルへの自動リンク付きで、すべての主張がトレーサブル。

4. ファクトチェック & レビュー

ファクトチェックスキルをドラフトに対して実行。収集した一次情報と主張を照合し、矛盾を検出。

• 検証済み: 23件
• 出典要追加: 2件
• 修正: 日付1件、数値1件

ファイナライザースキルで2回目のパスを実行し、文体を調整、フォーマットを修正、公開可能な最終版を生成。

5. サムネイル生成

スライドスキルが記事から3カラムのビジュアルサマリーを抽出。画像エージェントがプロンプトをNano Banana Proに2K解像度で送信し、結果をドキュメントに埋め込み。

キーワード → 調査 → ドラフト → レビュー → 公開 — 1つのワークスペース、コンテキストスイッチなし。