Research Ops

このスキルは、ユーザーが現在の情報を調査したい、選択肢を比較したい、人員や企業情報を充実させたい、または反復的なクエリを監視可能なワークフローに変換したい場合に使用します。

これはリポジトリ研究スタックの操作ラッパーです。deep-research、exa-search、market-research の代替品ではなく、これらをいつ、どのように組み合わせて使用するかを指示します。

スキルスタック

関連するシナリオでは、以下の ECC ネイティブスキルをワークフローに組み込みます：

• exa-search：現在のウェブ情報の迅速な発見に使用
• deep-research：複数ソースの統合と引用付きの調査に使用
• market-research：最終的な結果が推奨事項または順序付けされた決定である場合に使用
• lead-intelligence：タスクが汎用調査ではなく人員/企業を対象とする場合に使用
• knowledge-ops：結果を後続のコンテキストに永続化する必要がある場合に使用

使用時機

• ユーザーが「調査」「検索」「比較」「誰に連絡すべきか」または「最新情報」について言及する
• 答えが現在の公開情報に依存している
• ユーザーが証拠を提供しており、新しい推奨事項にそれを組み込むことを望んでいる
• タスクが反復的である可能性があり、一度限りのクエリではなく監視に変換すべき

保護措置

• 新しい検索コストが低い場合、古い記憶に頼って現在の問題に答えない
• 以下を区別する：
  • ソース付き事実
  • ユーザーが提供した証拠
  • 推論
  • 推奨事項
• 答えがローカルコードまたはドキュメントに既に存在する場合、負荷の高い研究プロセスを開始しない

ワークフロー

1. ユーザーが提供した情報から始める

提供されたすべての資料を以下に正規化します：

• 既知証拠の事実
• 検証が必要なコンテンツ
• 未解決の問題

ユーザーがすでに部分的なモデルを構築している場合、ゼロから再分析しないでください。

2. リクエストを分類する

検索前に正しいパスを選択します：

• 迅速な事実ベースの回答
• 比較またはメモランダム
• リード/エンリッチメント処理
• 反復監視の候補

3. 最も軽量で効果的な証拠パスを優先する

• 迅速な発見に exa-search を使用
• 統合または複数ソース情報が必要な場合、deep-research にアップグレード
• 結果を推奨事項形式で提示する必要がある場合、market-research を使用
• 実際のニーズがターゲット順序付けまたはウォームパス発見である場合、lead-intelligence に移管

4. レポート時に証拠の境界を明確にする

重要な声明については、以下を示します：

• ソース付き事実
• ユーザー提供のコンテキスト
• 推論
• 推奨事項

時間に敏感な答えには具体的な日付を含める必要があります。

5. タスクが手動のままであるべきかどうかを決定する

ユーザーが同じ研究質問を繰り返し質問する可能性がある場合、これを明確にし、常に同じ手動検索を繰り返すのではなく、監視またはワークフロー層の採用を提案してください。

出力形式

質問タイプ
- 事実的 / 比較的 / 補完的 / 監視的

証拠
- ソース付き事実
- ユーザー提供のコンテキスト

推論
- 証拠から導き出された結論

推奨事項
- 答えまたは次のステップ
- 監視項目として設定すべきかどうか

一般的な落とし穴

• 推論を注釈なしでソース付き事実と混在させない
• ユーザーが提供した証拠を見落とさない
• ローカルリポジトリコンテキストが回答できる質問に負荷の高い研究パスを使用しない
• 日付なしで時間に敏感な答えを与えない

検証

• 重要な声明には証拠タイプの注釈が必要
• 時間に敏感な出力には日付を含める必要があります
• 最終推奨事項は実際に使用された研究モードと一致する必要があります