Web Search スキル

Gemini CLI の google_web_search ツールを活用した Web 検索機能を提供。

Instructions

1. 検索クエリの準備

ユーザーのリクエストから適切な検索クエリを構築する。

クエリ最適化のポイント:

技術調査: 具体的な技術名、バージョン、「documentation」「official」を含める
- 例: "React 19 new features official documentation"
エラー解決: エラーメッセージをそのまま含め、「fix」「solution」を追加
- 例: "TypeError: Cannot read property 'map' of undefined fix React"
最新情報: 「latest」「2025」などの時間指定を含める
- 例: "TypeScript latest version features 2025"
比較調査: 比較対象を明確に、「vs」「comparison」を使用
- 例: "React vs Vue performance comparison 2025"

2. Gemini CLI で検索実行

gemini --model gemini-3-flash-preview --yolo "Use the google_web_search tool to search for: {検索クエリ}. You MUST perform a web search and return results with sources."

フラグ説明:

--yolo: ツール実行の許可プロンプトをスキップ（自動実行）

重要: 「Use the google_web_search tool to search for:」という指示を必ず含める。これにより Gemini が確実に Web 検索を実行する。

動作:

Gemini が google_web_search ツールを使用
Google 検索を実行
検索結果を要約してソース付きで返却

3. 結果のフォーマット

Gemini の応答を以下の形式で報告:

## 検索結果: {クエリ}

### 要約
{主要なポイントを2-3文で}

### 詳細
{関連情報の詳細}

### ソース
- [タイトル1](URL1)
- [タイトル2](URL2)
- ...

4. エラーハンドリング

| エラー | 対処 | |--------|------| | Gemini CLI が見つからない | gemini コマンドのインストールを案内 | | API エラー | 再試行、またはユーザーに報告 | | 検索結果なし | クエリを変更して再検索を提案 |

Examples

技術調査

ユーザー: 「Next.js 15 の新機能を調べて」

実行:

gemini --model gemini-3-flash-preview --yolo "Use the google_web_search tool to search for: Next.js 15 new features official documentation. You MUST perform a web search and return results with sources."

結果報告:

## 検索結果: Next.js 15 新機能

### 要約
Next.js 15 では、Turbopack がデフォルトの開発サーバーとして採用され...

### 詳細
- Turbopack: 開発時のビルド速度が大幅に向上
- React 19 対応: Server Components の強化
- ...

### ソース
- [Next.js 15 Blog](https://nextjs.org/blog/next-15)
- [Next.js Documentation](https://nextjs.org/docs)

エラー解決

ユーザー: 「React で "Cannot read property 'map' of undefined" エラーが出る」

実行:

gemini --model gemini-3-flash-preview --yolo "Use the google_web_search tool to search for: Cannot read property map of undefined React fix solution. You MUST perform a web search and return results with sources."

情報鮮度フィルタリング

検索結果を報告する前に鮮度を評価し、古い情報は適切に処理する。

自動判断基準

| ドメイン | 推奨鮮度 | 古い情報の扱い | |---------|---------|---------------| | AI/LLM | 6ヶ月以内 | 旧世代モデル情報は破棄 | | フロントエンド | 1年以内 | [古い情報] マーク付与 | | クラウドサービス | 1年以内 | [古い情報] マーク付与 | | セキュリティ | 3ヶ月以内 | 最新情報のみ採用 | | プログラミング言語 | 2年以内 | 参考として残す | | アルゴリズム・設計 | 制限なし | そのまま採用 |

AI モデル関連の特別ルール

検索クエリに AI/LLM キーワードが含まれる場合、以下は自動破棄:

旧世代モデル: GPT-3.5以前、Claude 2以前、Gemini 1.0以前、Llama 2以前
2023年以前のベンチマーク・モデル比較記事
廃止された API（Codex API 等）

保持対象（古くても有効）:

Transformer、Attention 等の基礎理論
学術論文（arxiv 等）
歴史的経緯の説明

出力フォーマット

ソース一覧に鮮度情報を付与:

2024-2025年: ✓ 最新
1-2年前: [参考] マーク
それ以前: [古い情報] マーク、または破棄

判断困難時

目的が不明確な場合のみ、ユーザーに確認: 「最新情報のみで良いですか? 古い情報（2023年）も含めますか?」

注意事項

機密情報（API キー、パスワード等）を検索クエリに含めない
検索結果は要約されるため、詳細は元ソースを確認
連続した大量の検索は API レート制限に注意

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