research

Vue d’ensemble de la skill research

Ce que fait la skill research

La skill research propose un workflow de recherche approfondie, structuré, pour comprendre une technologie, un concept ou un sujet complexe sans fusionner planification et exécution dans un seul prompt vague. Au lieu de demander à un agent de décider comment chercher et de faire la recherche en même temps, cette skill sépare le travail en une phase de planification puis une phase d’exécution. C’est la raison principale de l’installer.

À qui s’adresse la skill research

Cette skill research convient particulièrement aux utilisateurs qui ont besoin d’une méthode reproductible pour étudier des sujets comme l’architecture logicielle, les protocoles, les concepts académiques ou des systèmes peu familiers. Elle est особенно utile si vous accordez de l’importance à la maîtrise du périmètre, à la formulation des questions et à une revue avant le lancement de la recherche complète. Pour la research for Academic Research, la due diligence technique et la cartographie de concepts, cette étape de planification apporte souvent bien plus qu’un simple prompt générique du type « parle-moi de X ».

Le besoin concret auquel elle répond

Le vrai besoin n’est pas « générer un résumé ». Il est plutôt : définir le sujet, identifier le bon contexte, construire une stratégie de recherche, faire une pause pour validation utilisateur, puis exécuter avec un contexte neuf et des limites plus claires. Cela réduit les dérives, les traitements superficiels et les tokens gaspillés sur le mauvais angle.

Points clés à vérifier avant adoption

Cette skill reste légère côté structure de dépôt : l’essentiel de la logique utile se trouve presque entièrement dans SKILL.md. Il n’y a ni scripts auxiliaires, ni fichiers de référence, ni métadonnées d’installation sur lesquels s’appuyer. La réussite dépend donc surtout de la capacité de votre runtime agentique à prendre en charge le flux multi-agent prévu, avec un agent de planification, un orchestrateur et un agent d’exécution. Si vous cherchez une réponse immédiate en une seule passe, cette skill research pourra sembler plus lente que nécessaire.

Comment utiliser la skill research

Contexte d’installation et premier fichier à lire

Pour évaluer cette installation de research, commencez par EN/.agents/skills/research/SKILL.md. C’est ce fichier qui décrit le workflow réel, les entrées attendues et le comportement d’orchestration. Les éléments visibles dans le dépôt ne montrent pas de commande d’installation dédiée à la skill elle-même : utilisez donc le mode de chargement des skills pris en charge par votre plateforme d’agents, puis vérifiez que le runtime peut :

• invoquer /research
• lancer un agent de planification
• se mettre en pause pour demander confirmation
• lancer un agent d’exécution avec le chemin du fichier de plan

Si votre environnement ne sait pas faire circuler proprement le travail entre agents, la valeur centrale de la skill research baisse nettement.

Quelles entrées fournir à la skill research

Au minimum, fournissez un sujet. Mais les résultats seront meilleurs si vous ajoutez :

• la décision exacte que vous devez prendre
• le niveau de profondeur attendu
• des contraintes comme le temps, le public visé ou le niveau de connaissance préalable
• le contexte projet ou métier

Entrée faible :
/research OAuth2

Entrée plus solide :
/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.

Pour la research for Academic Research, indiquez la question de recherche, la discipline, le niveau de rigueur attendu et la forme de sortie souhaitée :
/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.

Workflow pratique d’usage de la skill research

Un bon schéma d’usage de research ressemble à ceci :

1. Lancez /research avec un sujet bien cadré et un résultat attendu explicite.
2. Laissez l’agent de planification identifier le contexte et créer le fichier de plan.
3. Relisez le plan avant l’exécution. C’est à ce moment-là que vous repérez un mauvais public cible, des questions manquantes ou un périmètre trop large.
4. Ne validez l’exécution que lorsque le plan correspond vraiment à votre intention.
5. Utilisez les notes finales comme une première carte du sujet, puis relancez un cycle de recherche plus étroit sur les sections encore floues.

Cette étape de revue est le principal différenciateur pratique par rapport au prompting classique. Si le plan est faible, l’exécution sera généralement faible elle aussi.

Comment rédiger des prompts qui l’activent efficacement

Utilisez une structure de prompt qui facilite la planification :

• Topic: ce qui fait l’objet de la recherche
• Goal: la décision à prendre ou la compréhension visée
• Scope: ce qu’il faut inclure et exclure
• Audience: débutant, praticien, chercheur, direction
• Output: comparaison, briefing, notes, recommandations

Exemple :
/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.

FAQ sur la skill research

Est-ce meilleur qu’un prompt classique pour faire de la recherche ?

En général oui, surtout lorsque le sujet est large, ambigu ou fortement orienté décision. Un prompt classique mélange souvent planification, hypothèses et génération de réponse en une seule passe. La skill research impose d’abord un plan explicite, ce qui améliore le cadrage et rend la sortie finale plus fiable.

Quand ne faut-il pas utiliser la skill research ?

Évitez-la pour des faits rapides, des définitions simples ou des tâches pour lesquelles vous connaissez déjà précisément la sous-question à traiter. Si vous n’avez pas besoin d’une étape de revue, le flux en deux phases peut représenter un surcoût inutile. Elle est aussi moins adaptée si votre système d’agents ne coordonne pas les sous-agents de façon fiable.

Convient-elle aux débutants ?

Oui, mais à condition qu’un débutant sache formuler son objectif, et pas seulement son sujet. « Apprends-moi Kubernetes » est trop large. « Aide-moi à comprendre Kubernetes suffisamment pour déployer un service interne et éviter les erreurs d’architecture courantes » est bien meilleur. La skill aide au cadrage, mais elle ne remplace pas un bon périmètre de départ.

Est-elle adaptée aux workflows d’Academic Research ?

Elle peut soutenir la research for Academic Research au stade de la formulation de la question et de la synthèse, notamment pour cartographier la terminologie, les débats et les sous-thèmes. En revanche, ne la considérez pas comme un substitut à une méthode formelle de revue de littérature, à la vérification des sources, à la gestion des citations ou aux standards de preuve propres à une discipline, sauf si votre système plus large ajoute explicitement ces étapes.

Comment améliorer la skill research

Améliorer le plan avant d’approuver l’exécution

L’amélioration la plus rentable consiste à critiquer le plan, pas seulement les notes finales. Vérifiez si le plan :

• répond bien à la vraie décision qui vous importe
• sépare le contexte de fond des questions réellement actionnables
• évite un périmètre trop large
• reflète bien votre public cible et vos contraintes

Si le plan reste générique, demandez des angles plus resserrés avant l’exécution.

Fournir de meilleures entrées pour de meilleurs résultats de research

La skill research donne de meilleurs résultats lorsque vous ajoutez un vrai contexte de décision. Parmi les détails utiles :

• ce que vous savez déjà
• ce qui vous pose problème ou vous semble confus
• le résultat dont vous avez besoin ensuite
• ce que signifie « suffisamment bon » dans votre cas

Par exemple, « compare approaches » est moins utile que « compare approaches for maintainability, migration risk, and operational complexity in a small team. »

Surveiller les modes d’échec fréquents

Les problèmes les plus courants sont des sujets trop vastes, un public mal défini et des demandes de type « faire le tour de tout ». Un autre écueil fréquent consiste à supposer que la skill déduira correctement le contexte de votre projet. Si le sujet est lié à une base de code active, à une architecture existante ou à un cursus d’étude, dites-le explicitement. La structure de la skill aide, mais elle ne peut pas compenser une intention absente ou floue.

Itérer après la première passe

Considérez la première exécution comme une phase de cartographie. Ensuite, lancez un second cycle de research guide sur les points les plus importants : un arbitrage contesté, un concept difficile ou une branche de décision. Des recherches étroites et séquentielles produisent généralement de meilleurs résultats qu’une seule demande massive. C’est la meilleure façon de transformer cette skill research en workflow fiable plutôt qu’en simple prompt ponctuel.