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ECC のためのエビデンスファーストな現状リサーチワークフロー。ユーザーが最新の事実、比較、エンリッチメント、または現在の公開エビデンスと提供されたローカルコンテキストから構築された推奨事項を必要とする場合に使用します。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/linnefromice/claude-code-workspace --skill research-opsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
キャプチャ、診断、抑制されたリカバリ、内省レポートを用いた、AI エージェント障害向けの体系的なセルフデバッグワークフローです。
リポジトリ認識の並列レビューパスを使用してスキル、コマンド、ルール、フック、その他を DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けにエビデンスに基づく ECC インストールプランを構築します。フルバンドルをロードするのではなく、プロジェクトが実際に必要とするものに ECC をトリミングすべき場合に使用します。
対象リポジトリの既存の統合パターンに正確に合わせて新しい API コネクタやプロバイダを構築します。第二のアーキテクチャを発明することなく、もう一つの統合を追加する場合に使用します。
| name | research-ops |
| description | ECC のためのエビデンスファーストな現状リサーチワークフロー。ユーザーが最新の事実、比較、エンリッチメント、または現在の公開エビデンスと提供されたローカルコンテキストから構築された推奨事項を必要とする場合に使用します。 |
| origin | ECC |
ユーザーが現状を調査する、オプションを比較する、人や会社をエンリッチする、繰り返しの調査をモニター付きワークフローに変えることを依頼した場合にこれを使用します。
これは repo のリサーチスタックのオペレーターラッパーです。deep-research、exa-search、market-research の代替ではなく、いつどのように一緒に使うかを教えるものです。
関連する場合、以下の ECC ネイティブスキルをワークフローに取り込みます:
exa-searchdeep-researchmarket-researchlead-intelligenceknowledge-ops提供された資料を以下に正規化する:
ユーザーが既にモデルの一部を構築している場合、ゼロから分析を再開しない。
検索前に適切なレーンを選ぶ:
exa-searchdeep-research にエスカレートmarket-researchlead-intelligence にハンドオフ重要な主張について、以下のいずれかを明示する:
鮮度依存の回答には具体的な日付を含める。
ユーザーが同じリサーチ質問を繰り返し行う可能性が高い場合は明示的にそう伝え、同じ手動検索を永遠に繰り返すのではなく、モニタリングまたはワークフロー層を推奨する。
QUESTION TYPE
- 事実 / 比較 / エンリッチメント / モニタリング
EVIDENCE
- ソース付きの事実
- ユーザー提供のコンテキスト
INFERENCE
- エビデンスから導かれること
RECOMMENDATION
- 答えまたは次の一手
- これがモニターになるべきか