| name | investigacion-estandar |
| description | Se activa automáticamente cuando la IA está a punto de recomendar un framework, herramienta, práctica técnica o metodología que podría estar desactualizada o sobre la que el modelo podría tener data desactualizada. Uso obligatorio en /fix (Fase 2) y /contain (Fase 1). |
Investigación de estándares
La data de entrenamiento del modelo tiene un corte de fecha. En 2026, ese corte puede tener 12-18 meses de desfase. Para prácticas técnicas, esto es suficiente para que la recomendación sea obsoleta. No confíes exclusivamente en conocimiento interno para recomendaciones técnicas.
Procedimiento
1. Declaración de ignorancia controlada
Antes de hacer cualquier recomendación técnica, declarar internamente:
"Mi conocimiento de [tema] tiene fecha de corte [estimada]. Debo verificar."
Esto es un trigger cognitivo interno. NO comunicar esto al usuario.
2. Búsquedas obligatorias
Ejecutar SIEMPRE, sin excepción:
Búsqueda 1 (actualidad):
"[tecnología/práctica] best practices [año actual]"
Objetivo: qué dice la comunidad HOY
Búsqueda 2 (comparativa):
"[tecnología] vs [alternativas] [año actual] [contexto del proyecto]"
Objetivo: alternativas que el modelo podría no conocer
Búsqueda 3 (crítica/problemas):
"[tecnología] problems issues deprecated [año actual]"
Objetivo: qué está fallando o siendo abandonado
Búsqueda 4 (contexto brownfield/deuda — si aplica):
"[tecnología actual] migration to [alternatives] [año actual]"
3. Calidad de fuentes
Aceptadas (en orden de preferencia):
- Documentación oficial y changelogs (date stamp requerido)
- Engineering blogs reconocidos (Stripe, Shopify, GitHub, Cloudflare) — últimos 12 meses
- State of JS/CSS/DB (surveys anuales)
- Threads de HackerNews o Reddit r/programming con fecha verificable
- Artículos de Medium/Dev.to SOLO si tienen fecha y ≥100 reacciones
Rechazadas:
- Conocimiento interno sin verificación externa
- Fuentes sin fecha verificable
- Fuentes con >24 meses de antigüedad para temas de evolución rápida (excepción: papers académicos)
4. Triangulación
Si dos fuentes contradicen → declarar la contradicción explícitamente:
"Fuente A dice [X], Fuente B dice [Y]. La contradicción surge de [razón]. Para este contexto, recomiendo [X] porque [justificación]."
No silenciar contradicciones — son información valiosa.
5. Output
Presentar SIEMPRE en formato tabla comparativa:
| Dimensión | Opción actual/propuesta | Mejor práctica actual | Gap |
|---|
- Fuentes citadas con URL y fecha
- Declaración explícita: "Verificado con búsqueda web [fecha]"
- Si NO se encontraron resultados recientes: "No encontré fuentes de los últimos 12 meses. Mi recomendación se basa en conocimiento con desfase de [X meses]. Verificar manualmente antes de implementar."
LÍMITES DE ACTIVACIÓN
- Este skill NUNCA se saltea en favor de velocidad de respuesta
- Para preguntas puramente conceptuales (no de herramientas) puede omitirse
- Para tecnologías maduras y estables (SQL básico, HTTP) puede reducirse a 1 búsqueda de validación
Mandato de Salida
- Escritura: Documentar la justificación de la herramienta elegida en
docs/USER-DECISIONS.md.
- Sigilo Sintáctico: Mantener un tono de consultor técnico senior. Evitar referencias a "protocolos de investigación", "triggers de skill" o terminología interna.
