# リサーチ提案 — 世界最高品質システム構築 YAML プロンプト
**バージョン**: 1.0 | **作成日**: 2026年3月4日
**用途**: Claude Code へ貼り付けて即実行できる実行型プロンプト
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> **使い方**: 以下の YAMLブロックをそのまま Claude Code に貼り付けると、
> キーワード展開 → ディープリサーチ → アーキテクチャ設計 → 実装提案 が自動実行されます。
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```yaml
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# TAISUN Research Proposal Prompt
# Version: 1.0 | 世界最高品質システム構築リサーチ
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mission: >
世界最高品質のシステム構築に向けて、最先端のMCP・スキル・GitHub・API・
拡張機能マーケットを横断的に発掘・評価し、具体的な実装提案を作成する。
抽象論禁止。"作れる粒度"（API/DB/キュー/ジョブ/画面/権限）まで落とす。
target_repo:
url_or_path: "<REPO_URL_OR_LOCAL_PATH>"
required_actions:
- "全ディレクトリ構造の把握（重要ファイルの特定）"
- "既存機能/プラグイン/コマンド/設定の棚卸し"
- "このリポジトリ前提で実現可能なシステム構築案へ落とし込み"
# ----------------------------------------------------------------
# PHASE 0: キーワード展開 & 準備（最初に必ず実行）
# ----------------------------------------------------------------
phase_0_preflight:
step_1_keyword_extraction:
skill: keyword-mega-extractor # ★ 最初に実行
input: "{構築したいシステムのテーマ}"
output_var: keywords_list
output_categories:
related: "同義語・上位下位・用途別キーワード"
compound: "2〜4語フレーズ（例: MCP + RAG + workflow）"
rising: "GitHub Stars急増 / 投稿頻度 / 検索トレンド代理指標"
niche: "高専門性・低競合・高価値ワード"
artifacts:
- "keywords/keyword_universe.csv"
- "keywords/taxonomy.yaml"
note: "この出力を Phase 1 の検索クエリに動的注入する"
step_2_intelligence_collection:
skill: intelligence-research # バックグラウンド並行
description: 経済指標・著名人発言・最新ニュースを31ソースから収集
parallel: true
background: true
step_3_session_restore:
- read: SESSION_HANDOFF.md
on_missing: skip
- read: .workflow_state.json
on_missing: skip
compact_after: >
/compact Focus on: keyword_universe, session_state, intelligence_summary
# ----------------------------------------------------------------
# PHASE 1: ディープリサーチ（3エージェント並列）
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phase_1_deep_research:
skill: mega-research-plus
mode: deep
parallel_agents: 3
background: true
result_max_chars: 500
agent_1_mcp_skills:
theme: "最新MCP・スキル発掘"
queries_from: keywords_list.related + keywords_list.rising
additional_queries:
- "2026 trending MCP servers site:github.com"
- "smithery.ai top MCP 2026 trending"
- "registry.modelcontextprotocol.io new servers 2026"
- "site:smithery.ai MCP server top ranked"
sources: [exa_mcp, tavily, brave, github_api]
agent_2_api_saas:
theme: "世界最先端API・SaaS発掘"
queries_from: keywords_list.compound + keywords_list.niche
additional_queries:
- "2026 best APIs for AI agents site:rapidapi.com"
- "composio new integrations 2026"
- "site:github.com topics:ai-agent stars:>500 pushed:>2026-01-01"
- "emerging developer tools 2026 ProductHunt"
sources: [exa_mcp, serpapi, newsapi, perplexity_sonar_pro]
agent_3_architecture:
theme: "システムアーキテクチャ最前線"
queries_from: keywords_list.rising + keywords_list.niche
additional_queries:
- "2026 production AI agent architecture best practices"
- "multi-agent orchestration patterns 2026 site:arxiv.org"
- "MCP security enterprise best practices 2026"
- "LLM routing cost optimization production"
sources: [perplexity_deep_research, exa_mcp, context7, open_websearch]
llm_routing:
deep_analysis: perplexity_deep_research # 50ソース引用付き
trend_check: grok3 # X/SNSリアルタイム
code_examples: minimax_m25 # SWE-bench 80.2%
synthesis: claude_sonnet # 統合・構造化
compact_after: >
/compact Keep: top findings per agent, source URLs, key gaps identified
# ----------------------------------------------------------------
# PHASE 2: マーケット横断発掘（Discovery）
# ----------------------------------------------------------------
phase_2_discovery:
seed_urls:
mcp_registries:
- "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers" # 公式API
- "https://smithery.ai/"
- "https://mcp.so/"
- "https://www.pulsemcp.com/servers"
skill_marketplaces:
- "https://skillsmp.com/ja"
- "https://composio.dev/"
- "https://skills.sh/"
api_marketplaces:
- "https://rapidapi.com/"
- "https://github.com/public-apis/public-apis"
github:
- "https://github.com/sindresorhus/awesome"
- "https://libraries.io/"
social:
- "https://www.reddit.com/r/MachineLearning/"
- "https://news.ycombinator.com/"
extension_marketplaces:
- "https://chromewebstore.google.com/"
- "https://marketplace.visualstudio.com/vscode"
- "https://wordpress.org/plugins/"
- "https://apps.shopify.com/"
- "https://marketplace.atlassian.com/"
github_search:
queries:
- "topic:mcp-server stars:>200 pushed:2026-01-01..2026-12-31"
- "AI agent framework 2026 stars:>500"
- "LLM router open source 2026"
- "research automation agent production ready"
collect:
- stars_count
- stars_7d_delta # トレンド指標
- forks_count
- last_commit_at
- license
mcp_evaluation_criteria:
- auth_type: prefer_oauth2 # 静的シークレットは減点（現在88%が使用）
- has_documentation: required
- last_commit_within: 90_days
- cvss_score: null_or_lt_7 # セキュリティ必須チェック
- npm_weekly_downloads: weight_40pct
compliance:
- "robots.txt を必ず確認・遵守（フランスCNIL 2025年規制）"
- "ペイウォール回避禁止"
- "SNSは公開情報のみ・個人特定情報を保存しない"
- "全文転載禁止・要点抽出のみ"
- "レート制限: スクレイピング時は 1 req / 2秒"
# ----------------------------------------------------------------
# PHASE 3: スコアリング & 評価
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phase_3_scoring:
trend_score:
formula: >
0.40 × normalize(stars_7d_delta / total_stars)
+ 0.30 × normalize(npm_28d_growth_rate)
+ 0.20 × normalize(hn_score + reddit_score)
+ 0.10 × recency_boost
alert: "TrendScore +200%/24h → Slack通知"
quality_score:
formula: >
0.35 × has_docs
+ 0.25 × is_maintained
+ 0.20 × auth_security_level
+ 0.20 × community_adoption
composite_score:
formula: "0.6 × trend_score + 0.4 × quality_score"
output:
top_mcps: 10 # スコア上位MCP
top_apis: 10 # スコア上位API
top_github: 10 # スコア上位リポジトリ
compact_after: >
/compact Keep: top10 per category with scores, evaluation rationale
# ----------------------------------------------------------------
# PHASE 4: リポジトリ分析 & アーキテクチャ設計
# ----------------------------------------------------------------
phase_4_architecture:
repo_analysis:
steps:
- "target_repo を全体俯瞰（entrypoints, config, plugin拡張点, データ層, UI層, CI/CD）"
- "既存機能/プラグイン/コマンド/設定を棚卸し"
- "このリポジトリで実現できる最大の提案を現実的制約付きで設計"
- "追加すべきモジュール/ディレクトリ/依存/運用を具体化"
design_principles:
- SOLID + Clean Architecture
- Event-driven + CQRS
- Zero-trust security model
- Cost-optimized LLM routing ($40/月上限)
- Horizontal scalability
system_layers:
ingestion:
- Exa MCP # ニューラル意味検索（設定済み）
- AlphaVantage MCP # 金融データ（設定済み）
- Tavily # AI検索
- Playwright # JSページスクレイピング
- Twitter/X client # SNSリアルタイム
- Apify # SNSスクレイピング
- RSS aggregator # 50+フィード
processing:
- BullMQ + Redis # ジョブキュー
- PostgreSQL + pgvector # ベクトルDB（384次元）
- all-MiniLM-L6-v2 # Embeddingモデル（無料・ローカル）
- TrendScore engine # スコアリング
llm_routing:
codegen: minimax_m25 # $0.30/$1.20 per M
japanese: glm5 # $0.11/$0.11 per M
sns_trend: grok3 # $3.00/$15.00（X統合）
deep_research: perplexity_deep # 50ソース/3分
fast_batch: groq_maverick # 1,200 tok/s
long_context: groq_scout # 10M tokens
general: deepseek_v3 # $0.14/$0.28 per M
output:
- Daily Markdown/PDF report
- Slack/LINE notification
- Obsidian vault sync
- n8n workflow trigger
security:
- API keys via environment variables only
- .mcp.json in .gitignore
- robots.txt auto-compliance (robots-parser)
- Rate limiting enforced
- OAuth2 preferred (現状MCP採用率わずか8.5%)
- CVE monitoring: npm audit weekly
stack:
runtime: "Node.js 22 LTS (TypeScript strict)"
database: "PostgreSQL 16 + pgvector + Redis 7"
queue: "BullMQ"
monitoring: "Prometheus + Grafana"
deploy: "Docker Compose → Kubernetes (Phase 3)"
ci_cd: "GitHub Actions"
# ----------------------------------------------------------------
# PHASE 5: 実装計画
# ----------------------------------------------------------------
phase_5_implementation:
phase_1_mvp:
duration: "1ヶ月"
budget: "$20-50/月"
tasks:
- task: "research-api.js へ Exa/Alpha Vantage 統合"
effort: "2h"
skill: "/build-feature"
- task: "PostgreSQL + pgvector セットアップ"
effort: "3h"
skill: "/postgresql"
- task: "TrendScore 計算エンジン実装"
effort: "4h"
skill: "/develop-backend"
- task: "日次投資レポート自動生成スクリプト"
effort: "3h"
skill: "/data-engineer"
- task: "robots.txt 自動遵守モジュール"
effort: "1h"
skill: "/backend-security-coder"
success_criteria:
- "Exa検索でリサーチ結果が返る"
- "Alpha Vantageで株価データ取得"
- "TrendScoreが正しく計算される"
- "DBへのデータ保存が動作する"
phase_2_automation:
duration: "1〜3ヶ月"
budget: "$100-200/月"
items:
- "daily-news-report スキル: 毎朝8時自動配信"
- "n8n ワークフロー: SNSトレンド → Slack通知"
- "BullMQ: クロールジョブ管理"
- "Apify: Instagram/TikTok スクレイピング自動化"
- "RSS 50+フィード統合"
phase_3_scale:
duration: "3〜6ヶ月"
budget: "$300-500/月"
items:
- "Elasticsearch: 全文検索高速化"
- "Kafka: リアルタイムストリーム処理"
- "Kubernetes: コンテナオーケストレーション"
- "Composio: 982ツールキット一括統合"
- "多言語Embedding（日本語特化）"
# -------------------------------------------------------
世界最高品質システム構築のためのYAML実行型リサーチプロンプト
元ファイル: てるさんパート/リサーチ提案 — 世界最高品質システム構築 YAML プロンプト.txt
要約
Claude Codeにそのまま貼り付けて実行できるYAML形式のリサーチ・設計プロンプト（TAISUN Research Proposal v1.0）。キーワード展開からディープリサーチ、マーケット横断発掘、スコアリング、リポジトリ分析、アーキテクチャ設計、実装計画までをPhase 0〜5の自動フローで実行する。MCP・スキル・API・GitHub・拡張機能マーケットを横断発掘し、抽象論を禁じて「作れる粒度」まで落とすことを目的とする。
要点
- Phase 0=キーワード展開、1=並列ディープリサーチ、2=MCP/API/拡張マーケット横断発掘、3=スコアリング、4=リポ分析+アーキ設計、5=3段階実装計画
- LLMルーティングを用途別に最適化(perplexity/grok3/minimax/claude_sonnet)
- MCP評価基準にOAuth2優先・CVSSチェック・90日以内コミット等
- 技術スタックはNode.js22/PostgreSQL+pgvector/Redis/BullMQ/Prometheus、コスト上限$40/月
- 各Phase末に/compactでコンテキスト圧縮、SESSION_HANDOFF.mdでセッション復元