research-ops

research-ops skill 概覽

research-ops 的作用

research-ops skill 是一套以證據為先的工作流程，適用於 ECC 的現況研究。它能把模糊的「幫我查一下」需求，整理成一個有結構的流程，用來找最新事實、比較選項、補充人物或公司資訊，並在你提供的在地脈絡之上，產出以最新公開證據為基礎的建議。

適合安裝的人

如果你經常需要 research-ops 來做 Web Research：快速搜尋、多來源整合，或依賴即時資訊的決策支援，就很適合安裝這個 research-ops skill。它特別適合分析師、營運、銷售／研究團隊，以及需要把「有來源的事實」和「推論」分開，而不是只靠過時記憶的助理。

它和其他工具有什麼不同

這不是一個獨立的研究引擎，而是 ECC 研究 skills 的操作外層包裝，例如 exa-search、deep-research、market-research，必要時也可以再交給 lead-intelligence 和 knowledge-ops。所以當你在意工作流程選擇、引用紀律，以及把重複研究變成可監控流程時，它特別有用。

如何使用 research-ops skill

安裝並接到你的工作流程

從 repo 的脈絡下執行 research-ops 安裝指令，然後確認這個 skill 已經和其他 ECC skills 一起可用。由於這個 repository 只包含 skill 本身，它的主要價值在於當作路由層：告訴 agent 先用哪個研究工具，以及何時從搜尋、升級到整合，再到建議。

提供研究簡報，不要只丟一個主題

較弱的提示像是：「Research Acme。」較好的 research-ops 使用提示則是：「研究 Acme 目前的產品定位、定價變動，以及近期客戶訊號。只使用最新的公開來源，清楚標示哪些是事實、哪些是推論，並輸出一份簡潔建議，說明它們是否適合做 enterprise outreach。」這個 skill 在你明確指定下列項目時表現最好：

• 你要做的決策
• 時效性要求
• 來源限制
• 你想要的輸出格式

先讀對的檔案

實作設定時，先從 SKILL.md 開始，再檢查這個工作流程引用到的任何 ECC 支援 skill 文件，尤其是 README.md，或 wider repo 裡相關的 skill 指引。就這個 repository 而言，關鍵資訊集中在主 skill 檔，所以最快的方式是在下提示前先看 stack、When to Use 指引，以及 guardrails。

用兩段式工作流程

如果想讓 research-ops 用得更好，建議你要求：

1. 先做 discovery，找出目前最好的來源，以及哪些地方仍不確定
2. 再做 synthesis，把那些來源整理成比較、補充資訊，或建議

這樣可以減少臆測，也更容易在最終答案定稿前先抓出缺口。

research-ops skill 常見問題

research-ops 是一般提示詞的替代品嗎？

不是。一般提示詞也可以要求研究，但 research-ops skill 會加入流程：協助選對 ECC 研究工具、落實只用新來源的原則，並把事實、證據和建議分開。

什麼情況下不該用？

如果答案是穩定的、純內部的，或不需要最新公開證據，就不建議使用 research-ops。若你只想要沒有引用的快速意見，或任務本來就已經由專門的檢索流程處理，也不是它的最佳用途。

它適合初學者嗎？

適合，只要你能把目標說清楚。主要的學習曲線不在 skill 本身，而是在於你要提供完整的研究簡報。如果你說清楚決策、受眾、時間敏感度，以及你想要的輸出，這個 skill 其實很好用。

它怎麼和 ECC 生態系整合？

它的設計目的是和 ECC 原生的研究 skills 協作，而不是取而代之。先用 research-ops 決定路徑，再讓專門的 skill 處理實際的搜尋、整合或建議步驟。

如何改進 research-ops skill

先說清楚你要的結果

要最快改善 research-ops 的輸出，最有效的方法就是先把終點講明白：例如「候選名單」、「比較表」、「風險備忘錄」、「潛在客戶檔案」，或「現況摘要」。這能幫工作流程選對深度，也能避免一般性的網路研究跑偏。

加上會改變答案的限制

更好的輸入會包含地區、日期範圍、受眾、預算、來源品質，以及哪些內容一定要排除。例如：「只使用過去 90 天內的來源」、「優先採用第一手來源」，或「忽略論壇貼文」。這些限制會實質改善 research-ops 的引導行為，並減少雜訊輸出。

要求明確的來源處理方式

常見的失敗模式是把事實、假設和建議混在一起。你可以要求像下面這種結構來改善結果：

• sourced facts
• user-supplied evidence
• inference
• recommendation

這種格式會讓研究更容易信任，也更容易重複使用。

在第一輪之後再迭代

如果第一次結果太廣，就把問題縮到單一決策變數後再跑一次。如果結果太淺，就要求更多來源多樣性、更強的比較標準，或一個可追蹤的後續工作流程。research-ops skill 最能發揮效益的方式，不是空泛地要求它「多做一點」，而是縮小範圍、提高限制條件。