research-lookup

Visão geral da skill research-lookup

O que a research-lookup faz

research-lookup é uma skill de research-lookup para obter respostas atuais, com base em fontes, a partir de mecanismos de busca na web e em bases acadêmicas, em vez de depender de um prompt estático. Ela foi feita para quem precisa de artigos recentes, evidências técnicas, citações ou afirmações verificadas rapidamente.

Para quem ela funciona melhor

Use research-lookup se você faz com frequência Web Research, checagem de literatura, varredura técnica competitiva ou verificação de fatos em que a atualidade importa. Ela é uma ótima opção para analistas, pesquisadores, engenheiros e redatores que precisam de um guia repetível de research-lookup, e não de prompting improvisado.

Por que ela é diferente

O principal diferencial é o roteamento de backends. A skill prioriza parallel-cli search para pesquisas rápidas e gerais, pode escalar para a Parallel Chat API para sínteses mais profundas e também pode usar perplexity sonar-pro-search para buscas de artigos acadêmicos. Isso torna a skill research-lookup mais útil do que um prompt genérico de “pesquise na web” quando o tipo de consulta e a profundidade das fontes pedem a ferramenta certa.

O que observar antes de instalar

O trade-off é dependência e exposição de API: parallel-cli é obrigatório, e o texto da consulta pode ser enviado para api.parallel.ai; buscas acadêmicas também podem usar OPENROUTER_API_KEY. Se você precisa de pesquisa apenas offline ou de tratamento estritamente local dos dados, provavelmente esta não é a skill certa.

Como usar a skill research-lookup

Instalação e configuração do ambiente

Para instalar a research-lookup, adicione a skill ao seu ambiente do Claude Code a partir do caminho do repositório e depois confirme que o backend necessário está disponível. Na prática, espere configurar PARALLEL_API_KEY para roteamento de pesquisa profunda e OPENROUTER_API_KEY apenas se quiser busca de artigos acadêmicos pelo caminho do OpenRouter.

Comece com a entrada certa

A skill funciona melhor quando sua solicitação inclui: tema, janela de tempo, preferência de fontes e formato de saída. Um prompt fraco é “encontre pesquisas sobre baterias”. Um prompt mais forte para uso da research-lookup é: “Encontre estudos revisados por pares de 2023–2025 sobre degradação de baterias de estado sólido, priorize artigos de revisão e devolva 8 citações com notas de relevância de uma linha.”

Fluxo de trabalho prático

Comece com uma pergunta focada e depois refine com base no que a primeira busca retornar. Se o tema for amplo, peça primeiro um recorte de evidência mais estreito; se o tema for de nicho, especifique termos de domínio, métodos ou tipos de fonte aceitos. Isso ajuda a skill a escolher entre busca rápida, síntese profunda e consulta acadêmica sem abusar do caminho mais lento.

Arquivos para ler primeiro

Comece com scientific-skills/research-lookup/SKILL.md para entender o comportamento de roteamento e as restrições, depois leia README.md para os exemplos de uso mais simples. Se você estiver adaptando a skill para outro fluxo de trabalho, leia com atenção quaisquer exemplos de comando e replique o estilo de entrada em vez de copiar o texto literalmente.

FAQ da skill research-lookup

A research-lookup serve só para artigos acadêmicos?

Não. A skill research-lookup também cobre pesquisa geral atual e verificação técnica. Ela é mais forte quando o resultado precisa ser recente, rastreável por fonte e melhor do que uma resposta comum de chat.

Quando eu não devo usá-la?

Não use para conhecimento estático, fatos do projeto local ou tarefas que não se beneficiem de fontes ao vivo. Também evite se o seu processo não puder enviar o texto da consulta para serviços externos ou se você não quiser recuperação de informação com suporte de API.

Ela é amigável para iniciantes?

Sim, desde que você consiga formular uma pergunta clara. Iniciantes obtêm os melhores resultados quando incluem faixa de datas, área do tema e o tipo de evidência que querem. Sem isso, o uso da research-lookup tende a ficar amplo e confuso.

Em que ela é diferente de um prompt normal?

Um prompt normal depende da memória do modelo e de raciocínio geral. research-lookup adiciona disciplina de recuperação, seleção de backend e direcionamento de fontes voltado para pesquisa, o que a torna mais confiável para trabalho atual ou com muitas citações.

Como melhorar a skill research-lookup

Dê ao tool o contexto necessário para decidir

O maior ganho de qualidade vem de enquadrar melhor a consulta. Inclua o conceito exato, as fontes preferidas e o tipo de resposta que você precisa: resumo, citações, tabela comparativa ou checagem de evidências. Por exemplo: “Compare estudos de 2024 sobre avaliação de retrieval-augmented generation, priorize fontes revisadas por pares e sinalize achados conflitantes.”

Reduza a ambiguidade antes da primeira busca

Um modo comum de falha é pedir um tema amplo sem limites. Melhore os resultados da research-lookup nomeando o método, o domínio, a população, o intervalo de datas ou o critério de avaliação. “Pesquisas recentes sobre baterias” é fraco; “artigos de 2022–2025 sobre supressão de dendritos em baterias de lítio-metal em eletrólitos sólidos” já é acionável.

Itere a partir da qualidade da fonte, não só da qualidade da resposta

Depois da primeira rodada, peça melhor seleção de fontes, evidência contrária que esteja faltando ou um subconjunto acadêmico mais enxuto. Se o resultado vier com material demais da web, peça fontes revisadas por pares; se vier acadêmico demais, peça fontes de profissionais da área ou de padrões técnicos. Isso torna o guia de research-lookup mais útil na segunda tentativa do que na primeira.