research
por MarsWang42Flujo de investigación profunda estructurada para temas complejos. Descubre cómo funciona la skill research, qué necesita y cómo aprovechar eficazmente su proceso de planificación y ejecución.
Esta skill obtiene una puntuación de 72/100, lo que significa que es apta para figurar en el directorio y puede ayudar a los agentes a realizar investigación profunda estructurada con menos improvisación que un prompt genérico. Aun así, quienes consulten el directorio deben esperar un flujo guiado por documentos, no un paquete plenamente operativo con archivos de apoyo o instrucciones de instalación.
- Define un flujo concreto en dos fases: primero un agente de planificación, luego revisión por parte del usuario y después un agente de ejecución con contexto nuevo.
- Ofrece instrucciones explícitas para el orquestador y las entradas esperadas, lo que facilita identificar cuándo activarla para investigación profunda sobre temas complejos.
- Incluye una estructura de salida práctica, como crear un archivo de plan y pasar solo la ruta del plan a la fase de ejecución, lo que aporta una base reutilizable de coordinación para los agentes.
- Todo el valor se concentra en un único archivo SKILL.md, sin scripts, referencias ni ejemplos de apoyo, por lo que su adopción depende de interpretar correctamente el texto.
- El flujo hace referencia a ubicaciones específicas del entorno y al comportamiento de agentes y tareas, pero en el fragmento no aparece ningún comando de instalación ni artefactos vinculados al repositorio que permitan verificar esas suposiciones.
Visión general de research skill
Qué hace research skill
La research skill es un flujo de trabajo estructurado de investigación en profundidad para comprender una tecnología, un concepto o un tema complejo sin mezclar la planificación y la ejecución en un único prompt ambiguo. En lugar de pedirle a un solo agente que decida cómo investigar y que además haga la investigación al mismo tiempo, esta skill divide el trabajo en una fase de planificación y otra de ejecución. Ese diseño es la razón principal para instalarla.
Quién debería usar esta research skill
Esta research skill encaja mejor con usuarios que necesitan una forma repetible de investigar temas como arquitectura de software, protocolos, conceptos académicos o sistemas desconocidos. Resulta especialmente útil cuando te importa controlar el alcance, formular bien las preguntas y revisar el enfoque antes de empezar la investigación completa. Para research for Academic Research, la due diligence técnica y el mapeo conceptual, ese paso adicional de planificación suele aportar más valor que un prompt genérico de “háblame de X”.
Qué trabajo te ayuda a resolver
La tarea real que resuelve no es “generar un resumen”. Es esta: definir el tema, identificar el contexto adecuado, crear una estrategia de investigación, pausar para que el usuario la apruebe y luego ejecutar con contexto renovado y límites más claros. Eso reduce desvíos, cobertura superficial y gasto de tokens en un ángulo equivocado.
Consideraciones clave antes de adoptarla
Esta skill es ligera en cuanto a estructura del repositorio: la lógica útil está casi por completo en SKILL.md. No hay scripts auxiliares, archivos de referencia ni metadatos de instalación en los que apoyarse, así que el éxito depende de que el runtime de tu agente admita el flujo multiagente previsto, con un agente de planificación, un orquestador y un agente de ejecución. Si solo quieres una respuesta en una sola pasada, esta research skill puede sentirse más lenta de lo necesario.
Cómo usar research skill
Contexto de instalación y por dónde empezar a leer
Para tomar esta decisión de research install, empieza por EN/.agents/skills/research/SKILL.md. Ese archivo contiene el flujo real, las entradas y el comportamiento de orquestación. La evidencia del repositorio no muestra un comando de instalación dedicado dentro de la propia skill, así que usa el método de carga de skills que admita tu plataforma de agentes y luego verifica que el runtime pueda:
- invocar
/research - lanzar un agente de planificación
- pausar para pedir confirmación
- lanzar un agente de ejecución con la ruta del archivo del plan
Si tu entorno no puede transferir el trabajo de forma limpia entre agentes, el valor central de la research skill baja de forma notable.
Qué entrada necesita research skill
Como mínimo, debes proporcionar un tema. Los resultados mejoran si además añades:
- la decisión exacta que necesitas tomar
- el nivel de profundidad que buscas
- restricciones como tiempo, audiencia o conocimiento previo
- contexto del proyecto o del dominio
Entrada débil:
/research OAuth2
Entrada más sólida:
/research Research OAuth2 for a backend team migrating from session auth. Focus on grant types still relevant in 2025, common implementation mistakes, security tradeoffs, and what to recommend for internal APIs vs third-party integrations.
Para research for Academic Research, incluye la pregunta de investigación, la disciplina, el nivel de rigor esperado y el formato de salida:
/research Investigate retrieval-augmented generation evaluation methods for academic literature review. Compare offline metrics, human evaluation, and benchmark design. I need a structured brief with terminology, core debates, and a shortlist of methods worth deeper reading.
Flujo práctico de uso de research skill
Un buen patrón de research usage es:
- Invocar
/researchcon un tema acotado y el resultado deseado. - Dejar que el agente de planificación identifique el contexto y cree el archivo del plan.
- Revisar el plan antes de ejecutar. Aquí es donde detectas una audiencia equivocada, preguntas ausentes o un alcance demasiado amplio.
- Confirmar la ejecución solo cuando el plan refleje realmente tu intención.
- Usar las notas finales como un primer mapa y después lanzar un ciclo de investigación más acotado sobre las secciones que sigan poco claras.
Este punto de revisión es el mayor diferenciador práctico frente al prompting normal. Si el plan es débil, la ejecución normalmente también lo será.
Cómo escribir prompts que la activen bien
Usa una estructura de prompt que facilite la planificación:
- Topic: qué se va a investigar
- Goal: qué decisión o comprensión se necesita
- Scope: qué incluir y qué excluir
- Audience: principiante, profesional, investigador, dirección
- Output: comparación, briefing, notas, recomendaciones
Ejemplo:
/research Topic: consistent hashing. Goal: explain it well enough to choose whether to use it in a distributed cache design. Scope: core mechanism, failure cases, virtual nodes, operational tradeoffs; exclude heavy math proofs. Audience: senior engineers. Output: decision-oriented research notes.
Preguntas frecuentes sobre research skill
¿Es mejor que un prompt normal para investigar?
Por lo general, sí, cuando el tema es amplio, ambiguo o muy orientado a decisiones. Un prompt normal suele mezclar planificación, supuestos y generación de la respuesta en una sola pasada. La research skill obliga a crear primero un plan explícito, lo que mejora el control del alcance y hace que el resultado final sea más fiable.
¿Cuándo no debería usar research skill?
No la uses para datos rápidos, definiciones simples o tareas en las que ya conoces exactamente la subpregunta. Si no necesitas una etapa de revisión, el flujo en dos fases puede convertirse en sobrecarga. También encaja peor si tu sistema de agentes no puede coordinar subagentes de forma fiable.
¿Es adecuada para principiantes?
Sí, pero solo si los principiantes pueden describir su objetivo, no solo el tema. “Teach me Kubernetes” es demasiado amplio. “Help me understand Kubernetes enough to deploy one internal service and avoid common architecture mistakes” es mucho mejor. La skill ayuda, pero no sustituye una buena definición del alcance.
¿Encaja en flujos de Academic Research?
Puede servir para research for Academic Research en la etapa de formulación de preguntas y síntesis, especialmente para mapear terminología, debates y subtemas. Pero no la tomes como sustituto de una metodología formal de revisión bibliográfica, verificación de fuentes, gestión de citas o estándares de evidencia específicos del dominio, salvo que tu sistema más amplio añada también esos pasos.
Cómo mejorar research skill
Mejora el plan antes de aprobar la ejecución
La mejora de mayor impacto es criticar el plan, no solo las notas finales. Comprueba si el plan:
- responde a la decisión real que te importa
- separa el contexto de fondo de las preguntas accionables
- evita ser demasiado amplio
- refleja tu audiencia y tus restricciones
Si el plan es genérico, pide enfoques más acotados antes de ejecutar.
Da mejores entradas para obtener mejores resultados de research
La research skill funciona mejor cuando añades contexto de decisión. Algunos detalles especialmente útiles son:
- qué sabes ya
- qué te genera dudas
- qué resultado necesitas a continuación
- qué significa “suficientemente bueno” en tu caso
Por ejemplo, “compare approaches” es más débil que “compare approaches for maintainability, migration risk, and operational complexity in a small team.”
Vigila los modos de fallo más comunes
Los problemas más habituales son temas demasiado amplios, una audiencia poco clara y peticiones del tipo “survey everything”. Otro fallo frecuente es asumir que la skill inferirá correctamente el contexto de tu proyecto. Si el tema se relaciona con un codebase activo, una arquitectura o un programa de estudios, dilo de forma explícita. La estructura de la skill ayuda, pero no puede compensar una intención mal especificada.
Itera después de la primera pasada
Trata la primera ejecución como una fase de cartografía. Después, lanza un segundo ciclo de research guide sobre las partes que más importan: un tradeoff discutido, un concepto difícil o una rama de decisión. Las investigaciones secuenciales y acotadas suelen dar mejores resultados que una única petición enorme. Esa es la mejor forma de convertir esta research skill en un flujo de trabajo fiable, y no en un prompt aislado.