技術ドキュメント検索スケジューリングスキル

本スキルは、技術ドキュメント検索タスクを専門の context7-researcher agent に委任する役割を担います。agent による隔離を通じて、メインの会話コンテキストの明確さを維持し、token 消費による汚染を回避します。

核心機能

技術ドキュメントの検索が必要なシナリオを識別し、タスクを context7-researcher agent に委任します。この agent は、Context7 MCP ツールを使用して最新の技術ドキュメントを検索することに特化しています。

適用シナリオ

技術ドキュメントを検索する必要がある場合、本スキルはタスクを context7-researcher agent に委任する役割を担い、技術ドキュメントの検索プロセスがメインの会話コンテキストを汚染することを防ぎます。

呼び出しルール

1. 委任方法

Task tool を使用して context7-researcher agent を呼び出します。

Task tool パラメータ：
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: タスクの簡単な説明（3〜5文字）
- prompt: 詳細な検索要件

2. タスクオーケストレーション戦略

複数の技術ドキュメント検索のニーズがある場合、次の2つの方法を選択できます。

方法1：順次実行（単一 Agent による複数タスク）

• 1つの context7-researcher agent を呼び出す
• prompt に複数の検索タスクをリストする
• Agent はすべてのタスクを順番に完了する
• 利点：シンプルで直接的、タスク間に関連性があるシナリオに適しています
• 欠点：速度が遅く、すべてのタスクが順番に完了するのを待つ必要があります

方法2：並列実行（複数 Agent による並列処理）

• 複数の context7-researcher agents を同時に呼び出す
• 各 agent に1つまたは複数のタスクを割り当てる
• すべての agents が並行して作業する
• 利点：高速、複数の検索が同時に実行される
• 欠点：オーケストレーションがやや複雑

選択に関する推奨事項：

• デフォルト戦略：可能な限り検索テーマを分割し、並列実行を使用すると、より高速になります
• 順次実行：検索タスクに強い依存関係がある場合（最初に答え A を見つけてから問題 B を検索する必要がある場合）にのみ使用します
• メインの agent はユーザーのニーズを理解し、タスクを独立したテーマに分割できるかどうかを判断する必要があります

サンプル比較：

ユーザーの質問：「Supabase の realtime をどのように接続するかと、Supabase の JS SDK の使い方を教えてください」

順次実行方式：

1つの agent を呼び出す:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Supabase ドキュメントの検索"
- prompt: "次の検索を完了してください：
  1. Supabase realtime の接続方法とサンプルを検索する
  2. Supabase JS SDK の使用方法とサンプルを検索する"

並列実行方式（推奨）：

2つの agents を同時に呼び出す:

Agent 1:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Supabase realtime の検索"
- prompt: "Supabase realtime の接続方法とサンプルを検索する"

Agent 2:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Supabase SDK の検索"
- prompt: "Supabase JS SDK の使用方法とサンプルを検索する"

これらの検索はどちらも Supabase に関するものですが、独立したテーマ（1つは realtime 機能、もう1つは SDK の使用）であり、強い依存関係がないため、効率を向上させるために並列実行を優先する必要があります。

シナリオ例

例 1：単一の API 検索

ユーザーのニーズ: 「Supabase でユーザー登録を実装するにはどうすればよいですか？」

実行方法:

Task tool を呼び出す:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Supabase ユーザー登録の検索"
- prompt: "Supabase のユーザー登録 API の使い方を、コード例を含めて検索する"

例 2：複数の独立した検索

ユーザーのニーズ: 「Next.js の App Router の設定方法と Server Actions の使い方を教えてください」

実行方法:

2つの agents を並列に呼び出す（推奨）:

Agent 1:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "App Router の設定の検索"
- prompt: "Next.js App Router の設定方法とサンプルを検索する"

Agent 2:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Server Actions の検索"
- prompt: "Next.js Server Actions の使用方法とサンプルを検索する"

説明: どちらも Next.js の機能ですが、App Router の設定と Server Actions は2つの独立したテーマであり、強い依存関係がないため、並列検索を優先する必要があります。

例 3：強い依存関係のある検索（順次実行）

ユーザーのニーズ: 「私の Next.js プロジェクトで 'Error: ENOENT: no such file or directory' というエラーが発生しました。これは何が原因ですか？どうすれば解決できますか？」

実行方法:

1つの agent を呼び出して順次実行する:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Next.js エラーのトラブルシューティング"
- prompt: "順番に完了してください：
  1. まず、Next.js で 'ENOENT: no such file or directory' エラーの一般的な原因を検索する
  2. 検索された原因に基づいて、対応する解決策とベストプラクティスを検索する"

説明: これは典型的な強い依存関係のあるシナリオであり、エラーの原因を理解してから、それに応じて解決策を検索する必要があるため、順次実行を使用します。

例 4：単一の複雑な検索

ユーザーのニーズ: 「Next.js 13 と 14 のルーティングの違いは何ですか？」

実行方法:

Task tool を呼び出す:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "Next.js ルーティングの差異の比較"
- prompt: "Next.js 13 と 14 のバージョンのルーティングシステムの差異を比較し、主な変更点を説明する"

説明: これは単一の検索タスクであるため、分割する必要はなく、1つの agent に直接委任します。

実行原則

1. 自動識別: 技術ドキュメントの情報が必要であると判断された場合、本スキルを自動的にアクティブ化します
2. 迅速な委任: メインの会話で検索を試みるのではなく、専門の agent に直接委任します
3. 清潔さを維持: 技術ドキュメントの検索プロセスがメインの会話コンテキストを汚染することを防ぎます
4. 柔軟なオーケストレーション: タスクの特性に応じて、順次または並列実行方式を選択します

本スキルを通じて、メインの agent は技術ドキュメントの検索を専門の agent に効率的に委任し、会話フローを明確に保ち、token の使用を最適化できます。