research-ops-skills

Présentation du skill research-ops-skills

À quoi sert research-ops-skills

research-ops-skills est un skill d’orchestration pour les Research Operations. Il sert à orienter des demandes de recherche larges vers le bon axe opérationnel : planification de recherche clinique, finance R&D, étude de marché ou recherche produit/utilisateur. Il convient surtout aux équipes qui veulent qu’un assistant IA qualifie un problème de recherche, demande les éléments de cadrage manquants et produise une synthèse de niveau exécutif, plutôt que de traiter chaque demande comme un simple prompt de recherche générique.

Utilisateurs et cas d’usage les plus adaptés

Utilisez le skill research-ops-skills lorsque vous planifiez une étude, cadrez un programme de recherche, estimez une opportunité de marché, concevez des enquêtes ou des entretiens, examinez la logique d’un budget R&D ou synthétisez des résultats issus de plusieurs chantiers. Il est particulièrement utile aux responsables Research Operations, researchers produit, équipes de programmes cliniques, partenaires finance innovation et fondateurs qui ont besoin d’une planification structurée sans passer d’un modèle de prompt sans rapport à un autre.

Ce qui distingue ce skill

Son principal différenciateur est le routage. Le skill est conçu pour séparer le contexte et choisir entre quatre sous-domaines des Research Operations, au lieu de répondre à tout dans une seule réponse linéaire. C’est important lorsque la même expression, comme « sample size » ou « research budget », peut renvoyer à un enjeu de conception d’essai clinique, à une question de méthodologie d’enquête ou à un sujet de planification financière. Le skill se distingue aussi des skills voisins : ce n’est ni un assistant de soumission réglementaire, ni un outil de clôture financière d’entreprise, ni un workflow de recherche de subventions, ni un prompt d’analyse de campagnes, ni un planificateur d’expérimentations en direct.

Adéquation et points de vigilance avant adoption

Les éléments du dépôt montrent un seul fichier SKILL.md, sans scripts, références ni dossiers de ressources inclus. Cela rend research-ops-skills léger à examiner et facile à adapter, mais cela signifie aussi que les utilisateurs ne doivent pas s’attendre à trouver des calculateurs intégrés, des modèles cliniques validés, des moteurs statistiques ou des bibliothèques de sources. Considérez-le comme un skill d’orchestration et de raisonnement, puis fournissez vos propres protocoles, hypothèses, transcriptions, grands livres, exports d’enquêtes ou données de marché lorsque la précision est importante.

Comment utiliser le skill research-ops-skills

Installation de research-ops-skills et chemin du dépôt

Pour des workflows de skills de type Claude Code, installez ou copiez le skill depuis le chemin de dépôt suivant :

research-ops/skills/research-ops-skills

URL du dépôt :

https://github.com/alirezarezvani/claude-skills/tree/main/research-ops/skills/research-ops-skills

Si votre gestionnaire de skills prend en charge l’installation depuis GitHub, indiquez-lui le dépôt et le chemin du skill. Sinon, copiez le fichier SKILL.md dans votre répertoire local de skills en respectant la structure attendue par votre outil. Le frontmatter du skill indique une compatibilité avec claude-code, codex-cli, cursor, antigravity, opencode et gemini-cli, mais le comportement réel au chargement dépend de votre framework d’agent local.

Lisez d’abord ce fichier

Commencez par SKILL.md ; il semble être le fichier source principal et le seul livré avec ce skill. Recherchez les phrases de déclenchement, la logique de routage, le tableau de signaux, les consignes de workflow et les distinctions avec les domaines voisins. Comme aucun dossier rules/, references/, resources/ ou scripts/ n’est visible dans les éléments disponibles, votre décision d’installation doit reposer sur une question simple : les instructions d’orchestration suffisent-elles à votre workflow, sans dépendre d’actifs externes ?

Transformer un objectif vague en prompt exploitable

Un prompt faible serait : « Help with market research. » Un usage plus solide de research-ops-skills consiste à donner au skill assez d’informations pour router correctement la demande :

“Use research-ops-skills for Research Operations. We are evaluating a new B2B analytics product for mid-market hospitals. Route this request to the right research workstream. We need TAM/SAM/SOM assumptions, a 12-question buyer survey, interview targets, and a synthesis format for leadership. Constraints: 3-week timeline, US market only, no primary clinical claims, budget under $15k.”

Pour un travail clinique, indiquez la population, l’intervention, le comparateur, le résultat attendu, les endpoints, les limites de faisabilité et la sensibilité réglementaire. Pour un travail financier, indiquez le stade du programme, les catégories budgétaires, le burn rate, les questions de politique de capitalisation et l’échéance de décision. Pour une recherche produit, indiquez les utilisateurs, la surface produit concernée, la question de recherche, les contraintes de recrutement et le livrable attendu.

Workflow conseillé pour obtenir de meilleurs résultats

Utilisez le skill en deux passes. D’abord, demandez-lui de classifier la demande et de lister les informations manquantes avant de produire le plan. Ensuite, fournissez les détails manquants et demandez l’artefact final : plan d’étude, synthèse de budget de recherche, modèle de sizing de marché, plan d’enquête, guide d’entretien ou mémo de synthèse. Cette approche réduit les erreurs de routage et évite que le modèle n’invente des hypothèses trop tôt. Pour les décisions cliniques, financières ou juridiques à fort enjeu, utilisez le résultat comme une ébauche de planification et faites-le valider par des responsables qualifiés du domaine.

FAQ du skill research-ops-skills

research-ops-skills est-il réservé à la recherche clinique ?

Non. La conception d’études cliniques est l’un des axes de travail vers lesquels la demande peut être routée, mais le skill couvre aussi la finance de programmes R&D, les études de marché et la recherche produit/utilisateur. Sa valeur est maximale lorsque votre demande peut raisonnablement toucher plusieurs domaines des Research Operations et que vous avez besoin que l’assistant choisisse la bonne voie.

En quoi est-ce mieux qu’un prompt ordinaire ?

Un prompt ordinaire peut répondre directement à la question apparente. Le skill research-ops-skills ajoute une couche de routage : il vérifie si la demande relève plutôt de la recherche clinique, de la finance de recherche, du sizing de marché/des enquêtes ou de la recherche produit, puis structure la réponse en conséquence. Cela produit généralement de meilleures questions de cadrage et des livrables plus pertinents.

Quand ne faut-il pas utiliser ce skill ?

Ne l’utilisez pas comme outil principal pour les soumissions réglementaires, les systèmes de management de la qualité, la clôture comptable, la valorisation, la recherche de subventions, l’analyse de performance de campagnes ou les opérations de tests A/B en production. Il peut aider à cadrer des questions de recherche dans ces domaines, mais la description du dépôt le distingue explicitement de ces familles de skills voisines.

Le skill est-il accessible aux débutants ?

Oui, à condition que l’utilisateur puisse décrire l’objectif de recherche et les contraintes. Les débutants devraient d’abord demander le routage et les questions de cadrage. Les utilisateurs avancés peuvent aller plus vite en fournissant dès le départ leur axe de travail, leurs hypothèses, leurs sources et le format de livrable souhaité.

Comment améliorer le skill research-ops-skills

Améliorer les entrées de research-ops-skills avant d’attendre de la précision

Le levier le plus rapide est un meilleur cadrage initial. Indiquez la décision à éclairer, l’audience, le calendrier, la zone géographique, le budget, les données disponibles, le niveau de risque et ce qui définira un travail « terminé ». Par exemple, « prepare a board-ready market sizing memo » et « draft a screener for 10 usability interviews » nécessitent des preuves, une structure et un langage de confiance différents.

Surveiller les modes d’échec fréquents

Le principal mode d’échec est un routage ambigu. « What sample size do we need? » peut renvoyer à un calcul d’endpoint clinique, à un objectif d’enquête client ou à une couverture de test d’utilisabilité. « Research budget » peut désigner la comptabilité R&D, les incentives de recrutement, l’outillage ou les opérations d’étude. Si la première réponse semble générique, demandez au skill d’indiquer quel sous-skill il a sélectionné et pourquoi.

Itérer avec des artefacts, pas seulement avec des avis

Après le premier résultat, réinjectez des éléments concrets : notes de protocole, catégories de grand livre, hypothèses de marché, brouillons d’enquête, transcriptions d’entretiens, résultats de tests d’utilisabilité ou commentaires des parties prenantes. Demandez ensuite une synthèse révisée, avec les changements suivis sous forme d’hypothèses, de risques, de questions ouvertes et de prochaines étapes recommandées. Cela rend research-ops-skills plus utile pour un vrai travail de Research Operations qu’un brainstorming en une seule fois.

Ajouter des standards locaux si vous maintenez un fork

Si votre équipe crée un fork du skill, ajoutez des références légères qui reflètent votre modèle opérationnel : formulaires d’intake d’étude, règles de qualité pour les enquêtes, catégories budgétaires approuvées, modèles de mémos de synthèse ou checklists de revue. Gardez la logique de routage claire et évitez de surcharger le skill avec des tâches réglementaires, financières, marketing ou d’expérimentation produit sans lien direct ; sa force réside dans une orchestration ciblée des Research Operations.