research
por MarsWang42Fluxo estruturado de pesquisa aprofundada para temas complexos. Entenda como a skill research funciona, o que ela exige e como usar com eficiência seu processo de planejamento e execução.
Esta skill recebeu 72/100, o que significa que é adequada para listagem e deve ajudar agentes a realizar pesquisa aprofundada estruturada com menos tentativa e erro do que um prompt genérico. Ainda assim, usuários do diretório devem esperar um fluxo guiado por documentação, e não um pacote plenamente operacional com arquivos de suporte ou orientações claras de instalação.
- Define um fluxo concreto em duas fases: primeiro o agente de planejamento, depois a revisão do usuário e, por fim, o agente de execução com contexto novo.
- Traz instruções explícitas para o orquestrador e os insumos esperados, o que facilita identificar quando acionar a skill para pesquisa aprofundada de temas complexos.
- Inclui uma estrutura prática de saída, como criar um arquivo de plano e passar apenas o caminho desse plano para a fase de execução, oferecendo aos agentes uma base reutilizável de coordenação.
- Todo o valor está concentrado em um único arquivo SKILL.md, sem scripts, referências ou exemplos de apoio, então a adoção depende de interpretar corretamente as instruções em texto.
- O fluxo faz referência a caminhos específicos do ambiente e ao comportamento de agentes/tarefas, mas o trecho não mostra comando de instalação nem artefatos vinculados ao repositório para validar essas premissas.
Visão geral da skill research
O que a skill research faz
A skill research oferece um fluxo estruturado de pesquisa aprofundada para entender uma tecnologia, um conceito ou um tema complexo sem juntar planejamento e execução em um único prompt vago. Em vez de pedir para um agente decidir como pesquisar e fazer a pesquisa ao mesmo tempo, essa skill divide o trabalho em uma fase de planejamento e outra de execução. Esse desenho é o principal motivo para instalá-la.
Para quem a skill research é indicada
A skill research é mais indicada para quem precisa de uma forma repetível de investigar temas como arquitetura de software, protocolos, conceitos acadêmicos ou sistemas pouco familiares. Ela é especialmente útil quando controle de escopo, definição das perguntas e revisão antes do início da pesquisa realmente importam. Para research for Academic Research, diligência técnica e mapeamento de conceitos, essa etapa extra de planejamento costuma valer mais do que um prompt genérico do tipo “me fale sobre X”.
Que trabalho ela ajuda você a realizar
O verdadeiro trabalho que ela resolve não é “gerar um resumo”. É: definir o tema, identificar o contexto certo, montar uma estratégia de pesquisa, pausar para aprovação do usuário e só então executar com contexto renovado e limites mais claros. Isso reduz desvios, cobertura superficial e desperdício de tokens na direção errada.
Principais pontos a considerar antes de adotar
Essa skill tem uma estrutura de repositório bem enxuta: a lógica útil está quase toda em SKILL.md. Não há scripts auxiliares, arquivos de referência nem metadados de instalação para servir de apoio, então o sucesso depende de o runtime do seu agente suportar o fluxo multiagente esperado, com agente de planejamento, orquestrador e agente de execução. Se você quer uma resposta imediata em uma tacada só, a skill research pode parecer mais lenta do que o necessário.
Como usar a skill research
Contexto de instalação e por onde começar a leitura
Para tomar essa decisão de research install, comece por EN/.agents/skills/research/SKILL.md. Esse arquivo contém o fluxo real, as entradas e o comportamento de orquestração. As evidências no repositório não mostram um comando de instalação dedicado dentro da própria skill, então use o método de carregamento de skills suportado pela sua plataforma de agentes e depois confirme se o runtime consegue:
- invocar
/research - iniciar um agente de planejamento
- pausar para confirmação
- iniciar um agente de execução com o caminho do arquivo de plano
Se o seu ambiente não consegue passar o trabalho de forma limpa entre agentes, o valor central da skill research cai bastante.
Que entrada a skill research precisa
No mínimo, forneça um tópico. Os resultados melhoram quando você também inclui:
- a decisão exata que precisa tomar
- o nível de profundidade desejado
- restrições como tempo, público ou conhecimento prévio
- contexto do projeto ou do domínio
Entrada fraca:
/research OAuth2
Entrada melhor:
/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, inclua a pergunta de pesquisa, a disciplina, o rigor esperado e o formato de saída:
/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.
Fluxo prático de uso da skill research
Um bom padrão de research usage é:
- Invocar
/researchcom um tópico bem delimitado e o resultado desejado. - Deixar o agente de planejamento identificar o contexto e criar o arquivo de plano.
- Revisar o plano antes da execução. É aqui que você detecta público errado, perguntas faltando ou escopo amplo demais.
- Confirmar a execução só depois que o plano estiver alinhado à sua intenção.
- Usar as notas finais como um primeiro mapa e, em seguida, rodar um ciclo de pesquisa mais estreito sobre os trechos que ficaram pouco claros.
Essa etapa de revisão é o maior diferencial prático em relação a prompts comuns. Se o plano for fraco, a execução normalmente também será.
Como escrever prompts que acionem bem a skill research
Use uma estrutura de prompt que facilite o planejamento:
- Topic: o que será pesquisado
- Goal: que decisão ou entendimento você precisa obter
- Scope: o que incluir e o que excluir
- Audience: iniciante, profissional, pesquisador, liderança
- Output: comparação, briefing, notas, recomendações
Exemplo:
/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 da skill research
A skill research é melhor do que um prompt normal para pesquisa?
Na maioria das vezes, sim, quando o tema é amplo, ambíguo ou envolve decisão. Um prompt comum costuma misturar planejamento, suposições e geração da resposta em uma única passada. A skill research força um plano explícito primeiro, o que melhora o escopo e torna a saída final mais confiável.
Quando não devo usar a skill research?
Evite usar para fatos rápidos, definições simples ou tarefas em que você já sabe exatamente qual é a subpergunta. Se você não precisa de uma etapa de revisão, o fluxo em duas fases pode virar sobrecarga. Ela também se encaixa pior se o seu sistema de agentes não consegue coordenar subagentes com confiabilidade.
Ela é adequada para iniciantes?
Sim, mas apenas se iniciantes conseguirem descrever o objetivo, e não só o tópico. “Me ensine Kubernetes” é amplo demais. “Quero entender Kubernetes o suficiente para colocar um serviço interno em produção e evitar erros comuns de arquitetura” é muito melhor. A skill ajuda, mas não substitui uma boa definição de escopo.
Ela se encaixa em fluxos de Academic Research?
Pode dar suporte a research for Academic Research na etapa de formulação da pergunta e de síntese, especialmente para mapear terminologia, debates e subtópicos. Mas não trate isso como substituto de método formal de revisão de literatura, verificação de fontes, gestão de citações ou padrões de evidência específicos da área, a menos que seu sistema mais amplo acrescente essas etapas.
Como melhorar a skill research
Melhore o plano antes de aprovar a execução
A melhoria de maior impacto é criticar o plano, não apenas as notas finais. Verifique se o plano:
- responde à decisão real que importa para você
- separa contexto de base de perguntas acionáveis
- evita ficar amplo demais
- reflete seu público e suas restrições
Se o plano estiver genérico, peça recortes mais estreitos antes da execução.
Dê entradas mais fortes para obter saídas de pesquisa melhores
A skill research funciona melhor quando você adiciona contexto de decisão. Detalhes úteis incluem:
- o que você já sabe
- o que está te confundindo
- qual resultado você precisa em seguida
- o que significa “bom o suficiente”
Por exemplo, “compare abordagens” é mais fraco do que “compare abordagens em termos de manutenibilidade, risco de migração e complexidade operacional em uma equipe pequena”.
Fique atento aos modos de falha mais comuns
Problemas comuns incluem tópicos amplos demais, público pouco claro e pedidos do tipo “faça um levantamento de tudo”. Outro modo de falha é presumir que a skill vai inferir corretamente o contexto do seu projeto. Se o tema estiver ligado a um codebase ativo, uma arquitetura em uso ou um curso de estudo, diga isso de forma explícita. A estrutura da skill ajuda, mas não consegue compensar intenção ausente.
Faça uma segunda rodada depois da primeira passada
Trate a primeira execução como criação de mapa. Depois, inicie um segundo ciclo de research guide sobre as partes que mais importam: um trade-off controverso, um conceito difícil ou uma ramificação de decisão. Pesquisas sequenciais e mais estreitas normalmente produzem resultados melhores do que uma única solicitação gigante. Essa é a melhor forma de transformar a skill research em um fluxo confiável, e não em um prompt pontual.