research-lookup
par K-Dense-AIresearch-lookup est une skill de recherche-lookup pour obtenir des réponses récentes, appuyées par des sources, à partir de moteurs de recherche web et académiques. Elle achemine les requêtes vers parallel-cli search, l’API Parallel Chat ou Perplexity sonar-pro-search afin d’aider à trouver des articles, des citations, des preuves techniques et à vérifier des faits. À utiliser quand la fraîcheur de l’information et la qualité des sources sont essentielles.
Cette skill obtient 78/100, ce qui en fait une bonne candidate pour Agent Skills Finder. Les utilisateurs du répertoire y trouvent un workflow de recherche-lookup clairement déclenchable, avec un routage explicite des backends, mais doivent quand même prévoir quelques réserves à l’adoption : le dépôt ne contient essentiellement qu’un fichier de skill et un README, et l’évidence fournie n’inclut ni commande d’installation ni scripts d’accompagnement.
- Cas d’usage et déclencheurs explicites pour la recherche actuelle, la revue de littérature, les citations et la recherche d’informations techniques.
- Routage des backends clair sur le plan opérationnel entre parallel-cli search, Parallel Chat API et une recherche académique via OpenRouter, ce qui réduit les approximations pour les agents.
- Corps de skill solide, avec de nombreux titres, contraintes et détails de workflow ; aucun marqueur de substitution n’était présent.
- Aucune commande d’installation ni fichier/script de support n’apparaissent dans l’évidence du dépôt, donc la configuration peut demander une interprétation manuelle.
- La fiabilité dépend de services externes et de clés API (PARALLEL_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY), ce qui peut limiter l’utilisation immédiate.
Aperçu du skill research-lookup
Ce que fait research-lookup
research-lookup est un skill de recherche conçu pour obtenir des réponses actuelles, appuyées par des sources, à partir de moteurs de recherche web et académiques, plutôt que de s’en remettre à un prompt statique. Il est pensé pour les personnes qui ont besoin d’articles récents, de preuves techniques, de citations ou d’affirmations rapidement vérifiées.
Pour qui il est le plus adapté
Utilisez research-lookup si vous faites régulièrement de la recherche web, des vérifications bibliographiques, de la veille technique concurrentielle ou de la vérification de faits lorsque l’actualité des sources compte. Il convient particulièrement bien aux analystes, chercheurs, ingénieurs et rédacteurs qui ont besoin d’un guide de recherche reproductible plutôt que d’un prompting improvisé au cas par cas.
Ce qui le distingue
Sa principale valeur tient au routage vers le bon backend. Le skill privilégie parallel-cli search pour une recherche rapide et générale, peut basculer vers le Parallel Chat API pour une synthèse plus poussée, et peut utiliser Perplexity sonar-pro-search pour les recherches d’articles académiques. Cela rend le skill research-lookup plus utile qu’un prompt générique du type « cherche sur le web » lorsque le type de requête et la profondeur des sources appellent un outil différent.
Ce qu’il faut vérifier avant l’installation
Le compromis, c’est la dépendance et l’exposition aux API : parallel-cli est requis, et le texte de la requête peut être envoyé à api.parallel.ai; les recherches académiques peuvent aussi utiliser OPENROUTER_API_KEY. Si vous avez besoin d’une recherche hors ligne uniquement ou d’un traitement strictement local des données, ce skill n’est probablement pas le bon choix.
Comment utiliser le skill research-lookup
Installation et configuration de l’environnement
Pour installer research-lookup, ajoutez le skill à votre environnement Claude Code depuis le chemin du dépôt, puis vérifiez que le backend requis est disponible. En pratique, il faut prévoir PARALLEL_API_KEY pour l’orientation vers la recherche approfondie et OPENROUTER_API_KEY uniquement si vous voulez la recherche d’articles académiques via le chemin OpenRouter.
Commencer avec une bonne requête
Le skill fonctionne mieux lorsque votre demande précise : le sujet, la période, la préférence de sources et le format de sortie. Une requête faible serait : « trouve des recherches sur les batteries ». Une meilleure requête d’utilisation de research-lookup serait : « Trouve des études évaluées par les pairs de 2023 à 2025 sur la dégradation des batteries à l’état solide, privilégie les articles de synthèse, et renvoie 8 citations avec une note de pertinence en une ligne. »
Flux de travail pratique
Commencez par une question ciblée, puis affinez en fonction des premiers résultats. Si le sujet est large, demandez d’abord un périmètre de preuves plus étroit ; s’il est très spécialisé, précisez les termes du domaine, les méthodes ou les types de sources acceptés. Cela aide le skill à choisir entre recherche rapide, synthèse approfondie et recherche académique, sans surutiliser le chemin le plus lent.
Fichiers à lire en premier
Commencez par scientific-skills/research-lookup/SKILL.md pour comprendre le comportement de routage et les contraintes, puis lisez README.md pour les exemples d’utilisation les plus simples. Si vous adaptez le skill à un autre flux de travail, examinez attentivement les exemples de commandes et reproduisez le style d’entrée plutôt que de copier la formulation.
FAQ du skill research-lookup
research-lookup sert-il uniquement aux articles académiques ?
Non. Le skill research-lookup couvre aussi la recherche générale d’informations actuelles et la vérification technique. Il est particulièrement utile lorsque le résultat doit être récent, sourçable et plus fiable qu’une réponse de chat standard.
Quand ne faut-il pas l’utiliser ?
N’utilisez pas ce skill pour des connaissances stables, des faits propres à un projet local ou des tâches qui ne tirent aucun bénéfice de sources en direct. Évitez-le aussi si votre processus ne peut pas envoyer le texte de la requête à des services externes ou si vous ne souhaitez pas de récupération de données appuyée par des API.
Est-il adapté aux débutants ?
Oui, si vous savez formuler une question claire. Les débutants obtiennent les meilleurs résultats lorsqu’ils indiquent la plage de dates, le domaine concerné et le type de preuve recherché. Sans cela, l’usage de research-lookup a tendance à devenir trop large et bruité.
En quoi est-il différent d’un prompt classique ?
Un prompt classique repose sur la mémoire du modèle et le raisonnement général. research-lookup ajoute une discipline de récupération, la sélection du backend et un ciblage des sources orienté recherche, ce qui le rend plus fiable pour un travail actuel ou très dépendant des citations.
Comment améliorer le skill research-lookup
Donner au outil un contexte qui permette de décider
Le plus grand gain de qualité vient d’un meilleur cadrage de la requête. Incluez le concept exact, les sources préférées et le type de réponse attendu : synthèse, citations, tableau comparatif ou vérification de preuves. Par exemple : « Comparez les études de 2024 sur l’évaluation du retrieval-augmented generation, privilégiez les sources évaluées par les pairs et signalez les résultats contradictoires. »
Réduire l’ambiguïté avant la première recherche
Le mode d’échec le plus courant consiste à demander un sujet trop large sans limites. Améliorez les résultats de research-lookup en nommant la méthode, le domaine, la population, la période ou le critère d’évaluation. « Recherche récente sur les batteries » est faible ; « articles de 2022 à 2025 sur la suppression des dendrites dans les batteries lithium-métal à électrolytes solides » est exploitable.
Itérer à partir de la qualité des sources, pas seulement de la réponse
Après un premier passage, demandez de meilleures sources, davantage de contre-preuves manquantes ou un sous-ensemble académique plus serré. Si le résultat est trop orienté web, demandez des sources évaluées par les pairs ; s’il est trop académique, demandez des sources praticiennes ou normatives. Cela rend le guide research-lookup plus utile au deuxième essai qu’au premier.