research-lookup

Descripción general de research-lookup

Qué hace research-lookup

research-lookup es una skill de búsqueda de investigación para obtener respuestas actuales y respaldadas por fuentes desde motores de búsqueda web y académicos, en lugar de depender de un prompt estático. Está pensada para personas que necesitan artículos recientes, evidencia técnica, citas o comprobaciones rápidas de afirmaciones.

Para quién encaja mejor

Usa research-lookup si haces con frecuencia investigación web, revisión de bibliografía, rastreo técnico competitivo o verificación de datos donde la frescura importa. Es una muy buena opción para analistas, investigadores, ingenieros y redactores que necesitan una guía de research-lookup repetible en vez de prompts improvisados.

Por qué es diferente

El valor principal está en el enrutamiento entre backends. La skill prioriza parallel-cli search para una investigación rápida y general, puede escalar a la Parallel Chat API para una síntesis más profunda y puede usar Perplexity sonar-pro-search para búsquedas de artículos académicos. Eso hace que la skill research-lookup sea más útil que un prompt genérico de “buscar en la web” cuando cambian el tipo de consulta y la profundidad de las fuentes y conviene elegir otra herramienta.

Qué revisar antes de instalar

La contrapartida es la dependencia y la exposición vía API: parallel-cli es obligatorio, y el texto de la consulta puede enviarse a api.parallel.ai; las búsquedas académicas también pueden usar OPENROUTER_API_KEY. Si necesitas investigación solo sin conexión o un tratamiento estricto de datos únicamente local, probablemente esta no sea la skill adecuada.

Cómo usar la skill research-lookup

Instalación y configuración del entorno

Para instalar research-lookup, añade la skill a tu entorno de Claude Code desde la ruta del repositorio y luego confirma que el backend requerido esté disponible. En la práctica, espera tener que configurar PARALLEL_API_KEY para el enrutamiento de investigación profunda y OPENROUTER_API_KEY solo si quieres la búsqueda de artículos académicos a través de la ruta de OpenRouter.

Empieza con la entrada correcta

La skill funciona mejor cuando tu solicitud incluye: tema, ventana temporal, preferencia de fuentes y formato de salida. Un prompt flojo sería “encuentra investigación sobre baterías”. Un prompt más sólido para usar research-lookup sería: “Encuentra estudios revisados por pares de 2023–2025 sobre degradación de baterías de estado sólido, prioriza artículos de revisión y devuelve 8 citas con una nota de relevancia de una línea”.

Flujo de trabajo práctico

Empieza con una pregunta concreta y luego ajusta según lo que devuelva la primera búsqueda. Si el tema es amplio, pide primero un recorte de evidencia más específico; si el tema es de nicho, indica términos del dominio, métodos o tipos de fuentes aceptados. Esto ayuda a la skill a elegir entre búsqueda rápida, síntesis profunda y consulta académica sin abusar de la ruta más lenta.

Archivos que debes leer primero

Empieza con scientific-skills/research-lookup/SKILL.md para entender el comportamiento de enrutamiento y las restricciones, y luego revisa README.md para ver los ejemplos de uso más simples. Si vas a adaptar la skill a otro flujo de trabajo, lee con atención cualquier ejemplo de comandos y replica el estilo de entrada en lugar de copiar la redacción.

Preguntas frecuentes sobre la skill research-lookup

¿research-lookup es solo para artículos académicos?

No. La skill research-lookup también cubre investigación actual general y verificación técnica. Es especialmente útil cuando el resultado debe ser reciente, verificable por fuentes y mejor que una respuesta normal de chat.

¿Cuándo no debería usarla?

No la uses para conocimiento estático, hechos de un proyecto local o tareas que no se benefician de fuentes en vivo. Tampoco la uses si tu proceso no puede enviar el texto de la consulta a servicios externos o si no quieres recuperación de información respaldada por API.

¿Es adecuada para principiantes?

Sí, si puedes formular una pregunta clara. Las personas principiantes obtienen mejores resultados cuando incluyen rango de fechas, área temática y tipo de evidencia que buscan. Sin eso, el uso de research-lookup tiende a volverse amplio y ruidoso.

¿En qué se diferencia de un prompt normal?

Un prompt normal depende de la memoria del modelo y del razonamiento general. research-lookup añade disciplina de recuperación, selección de backend y orientación de fuentes centrada en investigación, por eso es más fiable para trabajo actual o cargado de citas.

Cómo mejorar la skill research-lookup

Dale al herramienta contexto que permita decidir

La mayor mejora de calidad viene de formular mejor la consulta. Incluye el concepto exacto, las fuentes preferidas y el tipo de respuesta que necesitas: resumen, citas, tabla comparativa o verificación de evidencia. Por ejemplo: “Compara estudios de 2024 sobre evaluación de retrieval-augmented generation, prioriza fuentes revisadas por pares y señala hallazgos contradictorios”.

Reduce la ambigüedad antes de la primera búsqueda

Un modo de fallo común es pedir un tema amplio sin límites. Mejora los resultados de research-lookup nombrando el método, el dominio, la población, el rango de fechas o el criterio de evaluación. “Investigación reciente sobre baterías” es débil; “artículos de 2022–2025 sobre supresión de dendritas en baterías de litio-metal en electrolitos sólidos” sí permite actuar.

Itera a partir de la calidad de las fuentes, no solo de la respuesta

Después de la primera pasada, pide una mejor selección de fuentes, evidencia en contra que falte o un subconjunto académico más preciso. Si el resultado está demasiado orientado a la web, solicita fuentes revisadas por pares; si está demasiado centrado en lo académico, pide fuentes de profesionales o de estándares. Eso hace que la guía de research-lookup sea más útil en la segunda ejecución que en la primera.