| name | recursive-research |
| version | 2.2.0 |
| author | Joseph Huayhualla (@Anjos2) |
| license | MIT |
| repository | https://github.com/Anjos2/recursive-research |
| description | Investigación recursiva profunda con loop auto-regulado hasta nivel PhD. Aplicable a cualquier dominio (ciencia, tecnología, negocio, arte, humanidades). Usa WDM + Inversión Munger para decisiones autónomas, tiering de fuentes confiables, y checkpointing a disco para sobrevivir límites de contexto. |
Skill: Investigación Recursiva Profunda (v2.0)
Investigación auto-regulada que itera hasta alcanzar nivel PhD sobre una semilla de investigación (tema raíz). Funciona en cualquier dominio: ciencias formales, naturales, sociales, humanidades, artes, tecnología, negocio.
Cuándo usar
- Quieres profundizar en un tema hasta el nivel de un experto
- Necesitas entender un campo nuevo para tomar decisiones informadas
- Preparas un documento técnico, paper, propuesta o estudio
- Quieres identificar estado del arte + gaps de conocimiento
Principios
- Pregunta antes de investigar — la skill interroga al usuario sobre semilla, modo y fuentes ANTES de arrancar
- Fuentes confiables con tiering transparente — rechaza automáticamente fuentes no fiables
- WDM + Inversión Munger en toda decisión autónoma no trivial
- Loop con auto-regulación — no iteraciones fijas; criterio medible para cerrar
- Checkpointing defensivo — guarda a disco cada ciclo; sobrevive compact / cierre de sesión
- Pausa preventiva — detecta proximidad al límite de contexto y sugiere pausar antes del cierre forzoso
Flujo completo
Fase 0 — Preguntas iniciales (la skill interroga)
Al invocar /recursive-research, la skill pregunta al usuario, en orden:
- Semilla de investigación: "¿Cuál es el tema que quieres investigar?" (texto libre)
- Modo:
web / local / mixto
- Si incluye local: "¿Qué rutas locales debo investigar?" (lista de paths separados por comas)
- Fuentes priorizadas (opcional): autores, dominios, publicaciones preferidas
- Fuentes excluidas (opcional)
- Tope duro de ciclos (default: 20; configurable)
La skill presenta un resumen y espera confirmación antes de arrancar.
Fase 1 — Preparación del espacio de trabajo
- Generar
slug de la semilla (kebab-case, máx. 40 caracteres)
- Verificar / crear
memoria/investigaciones/<slug>/ en el directorio de trabajo actual
- Si
memoria/ NO existe, crearla explicando: "No existe la carpeta memoria/ en el proyecto. La creo porque la skill necesita consolidar hallazgos en disco cada ciclo — es lo que permite reanudar la investigación en sesiones nuevas."
- Crear archivos iniciales:
estado.md — metadatos, progreso, métricashilos.md — árbol de hilos semilla + sub-hilosfuentes-tier-1.md, fuentes-tier-2.md, fuentes-tier-3.md, fuentes-rechazadas.mdhallazgos.md — consolidación
Fase 2 — Identificar hilos semilla
Generar 3-5 hilos semilla (ángulos distintos del tema).
Aplicar WDM a la selección de hilos:
| Criterio | Peso | Qué evalúa |
|---|
| Cobertura conceptual | 4 | ¿Cubre una dimensión distinta del tema? |
| Diversidad de perspectivas | 3 | ¿Trae voces / escuelas distintas? |
| Accesibilidad de fuentes | 3 | ¿Existen fuentes Tier 1/2 para este hilo? |
| Relevancia al usuario | 4 | ¿Alinea con el objetivo que motivó la investigación? |
Evaluar 5-8 hilos candidatos, seleccionar top 3-5.
Inversión Munger sobre los hilos elegidos:
- ¿Qué hilo importante estoy ignorando?
- ¿Qué perspectiva ausente haría que mi investigación sea parcial?
- ¿Qué escuela / voz disidente no aparece?
Si la inversión revela un hilo crítico faltante, agregarlo y re-ejecutar WDM.
Ejemplos por dominio (NO solo código):
| Dominio | Semilla | Hilos típicos |
|---|
| Ciencia | Inmunoterapia contra cáncer | Mecanismos moleculares / Ensayos clínicos / Historia y evolución / Controversias y limitaciones / Estado comercial |
| Arte | Minimalismo en música del siglo XX | Compositores clave / Técnicas / Contexto histórico-cultural / Crítica y recepción / Obras emblemáticas |
| Negocio | Modelos de monetización SaaS B2B | Pricing strategies / Métricas financieras / Casos documentados / Marco legal / Psicología de compra B2B |
| Humanidades | Filosofía estoica aplicada moderna | Fuentes primarias (Epicteto, Séneca, Aurelio) / Interpretaciones contemporáneas / Aplicaciones prácticas / Críticas filosóficas / Evidencia empírica psicológica |
| Tecnología | Arquitectura hexagonal en microservicios | Fundamentos teóricos / Implementaciones por lenguaje / Casos reales / Trade-offs y críticas / Herramientas |
Fase 3 — Detectar herramientas disponibles
Antes del primer ciclo, detectar MCPs disponibles y ordenar por preferencia:
Preferencia (mayor a menor velocidad/efectividad):
- MCPs de scraping optimizados para IA: Firecrawl (
firecrawl_scrape, firecrawl_crawl, firecrawl_search, firecrawl_extract) — texto estructurado, rápido
- MCPs de documentación oficial: Context7 (
query-docs) — cuando la fuente es una librería/framework
- Herramientas nativas:
WebSearch, WebFetch — fallback universal
- MCPs de navegación real (Chrome DevTools): DESPRIORIZADOS — solo si el contenido requiere ejecución JS explícita (SPAs sin SSR, contenido tras auth)
Razón: scrapers de IA son 10-50× más rápidos que navegadores reales y dan texto ya estructurado.
Fase 4 — Fuentes semilla sugeridas
La skill presenta al usuario una lista de fuentes semilla pre-cargadas por dominio para que confirme, añada o rechace:
Ciencia general / papers:
Medicina / biología:
Humanidades / ciencias sociales:
Código / tecnología:
Datos / estadística:
Arte / cultura / humanidades:
Generales:
- Wikipedia — como PUNTO DE PARTIDA. Saltar siempre a la sección de referencias para llegar a Tier 1/2
- Wikidata — datos estructurados
Fuentes locales (si el usuario proporcionó rutas):
- Listar estructura de carpeta
- Priorizar
.md, .pdf, .txt, .doc/.docx, .html, .epub
- Usar herramientas de lectura del agente (Read, Grep, Glob)
Fase 5 — Ciclo de investigación (LOOP auto-regulado)
Cada ciclo ejecuta los siguientes sub-pasos.
5.1. Elegir el hilo con menor cobertura
Calcular cobertura actual de cada hilo (hallazgos_registrados / hallazgos_esperados_proxy). Elegir el de menor %.
5.2. WDM + Munger sobre fuentes a usar en ESTE ciclo
WDM por fuente candidata:
| Criterio | Peso | Escala |
|---|
| Autoridad (Tier) | 5 | Tier 1 = 5 · Tier 2 = 3 · Tier 3 = 2 · Rechazo = 0 |
| Relevancia al hilo actual | 5 | 1-5 por match semántico |
| Accesibilidad | 3 | 5 = full text abierto · 3 = abstract + paywall · 1 = bloqueado |
| Recencia apropiada al campo | 2 | Código: reciente > viejo · Filosofía clásica: viejo = relevante |
| Ausencia de conflicto de interés | 3 | 5 = independiente · 1 = financiada por parte interesada |
Seleccionar top 3-5.
Inversión Munger sobre las fuentes seleccionadas:
- ¿Qué fuente NO estoy usando que debería? (disidentes, escuelas críticas, voces silenciadas)
- ¿Qué sesgo comparten todas las seleccionadas? (solo anglosajonas, solo de una época, solo de una escuela)
- ¿Qué opinión contraria existe documentada? → Añadir al menos 1 fuente contradictoria si existe
5.3. Ejecutar búsquedas / lecturas
- Usar MCPs en orden de preferencia detectado en Fase 3
- Extraer: hechos concretos, datos numéricos, citas textuales con atribución, nombres de personas/obras/conceptos nuevos
- Registrar en notas de trabajo del ciclo
5.4. Aplicar tiering a cada fuente consultada
Tier 1 — Máxima confianza:
- Papers peer-reviewed en revistas indexadas (Scopus, Web of Science, PubMed, ACM, IEEE)
- Libros de editoriales académicas (MIT Press, Oxford UP, Cambridge UP, Springer)
- Documentación oficial de estándares (W3C, IETF/RFC, ISO, IEEE, WHO, FDA, BIS)
- Archivos primarios verificables (museos nacionales, bibliotecas universitarias, archivos estatales)
- Datos crudos de instituciones estadísticas oficiales
Tier 2 — Alta confianza:
- Repositorios oficiales de proyectos activos y reconocidos
- Blogs/publicaciones de autores citables (investigadores, profesionales con trayectoria verificable)
- Charlas en conferencias reconocidas (con video y paper)
- Wikipedia CON referencias a Tier 1/2 (tratar como agregador de referencias)
- Reportes de think tanks / consultoras con metodología publicada (Pew, Gartner, McKinsey Institute)
Tier 3 — Útil con cautela:
- Blogs con citaciones internas a Tier 1/2
- Stack Overflow / foros con voto alto + citaciones
- Entrevistas grabadas con expertos identificables
- Publicaciones de industria con autoría clara
Rechazo automático:
- Sin autor identificable
- Marketing sin datos empíricos
- Agregadores spam / SEO
- Tutoriales sin citar fuentes
- Social media sin contexto verificable
- Contenido generado por IA sin supervisión humana documentada
Cada fuente consultada se registra en el archivo tier correspondiente con: título, URL, autor, fecha, tier asignado, justificación.
5.5. Consolidar en checkpoint
Guardar al final del ciclo: memoria/investigaciones/<slug>/ciclo-N.md con:
- Hilo trabajado
- Fuentes consultadas (con tier)
- Hallazgos nuevos
- Conexiones con hilos previos
- Preguntas abiertas para próximos ciclos
5.6. Actualizar estado.md
- Incrementar contador de ciclos
- Recalcular cobertura por hilo
- Registrar métrica de saturación:
saturacion = hallazgos_nuevos_ciclo / hallazgos_totales_acumulados
- Actualizar estimación de tool calls y tokens de output consumidos
5.7. Evaluar criterios de cierre — Función de fitness "nivel PhD"
Los 5 criterios DEBEN cumplirse todos:
- Cobertura ≥80% en todos los hilos semilla
- ≥3 fuentes Tier-1 por hilo (o Tier 1+2 combinadas si el campo tiene pocas Tier 1)
- Saturación ≤5% durante 3 ciclos consecutivos
- Inversión Munger aplicada al estado del conocimiento: documentado qué NO sé, qué contradicen las fuentes, qué sesgos detecté
- Síntesis cruzada entre hilos: ≥3 conexiones explícitas entre hilos diferentes registradas
Decisión:
- Todos cumplidos → Fase 6 (cierre natural)
- Tope de ciclos alcanzado → Fase 6 (cierre forzado con aviso)
- Caso contrario → continuar al paso 5.8
5.8. Pausa preventiva (check de contexto)
Umbrales:
tool_calls_en_sesion ≥ 150- O
tokens_output_aprox ≥ 80000
Si se cruza cualquiera:
- Escribir checkpoint completo (5.5 + 5.6)
- Emitir mensaje:
[PAUSA PREVENTIVA RECOMENDADA]
Estado actual:
- Ciclos completados: N
- Tool calls en sesión: X (cerca del límite)
- Tokens de output aprox: Y
Razón: me aproximo al límite de contexto. Si continúo, podría perder coherencia
al compactarse la sesión.
La investigación está guardada en:
memoria/investigaciones/<slug>/
Para reanudar en nueva sesión:
/recursive-research --resume <slug>
¿Pausar aquí, o continuar 1-2 ciclos más? (continuar / pausar)
- Esperar respuesta. Si
continuar, seguir. Si pausar, saltar a Fase 6 (cierre parcial documentado).
Si no se cruza el umbral → volver a 5.1 para próximo ciclo.
Fase 6 — Cierre
Sea cierre natural (5 criterios cumplidos), forzado (tope de ciclos), o parcial (pausa manual):
-
sintesis.md — síntesis ejecutiva:
- Resumen en lenguaje simple (3-5 párrafos)
- Hallazgos por hilo con referencias cruzadas
- Controversias y contradicciones detectadas
- Gaps de conocimiento (qué NO se investigó / qué sigue abierto)
- Mapa de hilos seguidos (árbol)
-
acciones.md — checklist de acciones aplicables, priorizadas por impacto
-
Inversión Munger FINAL al estado del conocimiento (registrar en gaps.md):
- ¿Qué sigo sin saber?
- ¿Qué fuentes contradijeron entre sí y no resolví?
- ¿Qué sesgo tiene mi conjunto de fuentes?
- ¿Qué pregunta debería hacerme un revisor crítico que no sepa responder?
-
Preguntar al usuario:
[INVESTIGACIÓN COMPLETADA — estado: natural / forzado / pausado]
Semilla: <tema>
Ciclos ejecutados: N / <tope>
Fuentes consultadas: X total (T1: A · T2: B · T3: C · Rechazadas: D)
Estado PhD: alcanzado / NO alcanzado (razones: ...)
Gaps identificados:
1. ...
2. ...
3. ...
Opciones:
1. Cerrar aquí
2. Profundizar un gap específico (indica cuál)
3. Añadir nuevo hilo y continuar
4. Cambiar de modo (web → mixto, etc.)
¿Qué prefieres?
La investigación puede ser infinita — solo se cierra por decisión del usuario.
Modo --resume
Invocación: /recursive-research --resume <slug>
- Buscar
memoria/investigaciones/<slug>/
- Si no existe → error claro, sugerir
/recursive-research normal
- Si existe:
- Leer
estado.md → reconstruir métricas
- Leer último
ciclo-N.md → contexto reciente
- Leer
hilos.md → árbol actual
- Presentar: "Retomo desde ciclo N. Próximo paso: [hilo X]. ¿Continúo?"
- Continuar el loop desde Fase 5
Modo --list
Invocación: /recursive-research --list
Listar todas las investigaciones guardadas en memoria/investigaciones/ del proyecto actual:
- Slug · Semilla · Ciclos completados · Estado (abierta / cerrada) · Última modificación
Anti-patterns a rechazar activamente
- Búsqueda plana — repetir queries con sinónimos sin profundizar en resultados reales
- Ignorar Munger — seleccionar fuentes solo por confort; la inversión es obligatoria
- Checkpoint ausente — avanzar 5 ciclos sin dumpear a disco
- Tier 3 sin referencias — aceptar un blog sin que cite Tier 1/2 explícitamente
- Autoconfirmación del PhD — declarar PhD sin los 5 criterios medidos; si uno falta, NO cerrar
- Ignorar gaps — cerrar sin documentar qué no se sabe; los gaps son parte del entregable
- Condescendencia intelectual — ocultar controversias o contradicciones "para no ensuciar la síntesis"; la honestidad intelectual ES el resultado
- Confiar ciegamente en el knowledge interno — el conocimiento del agente puede estar desactualizado; siempre verificar contra fuente
Estructura final de archivos generados
memoria/investigaciones/<slug>/
├── estado.md ← progreso, métricas, metadata
├── hilos.md ← árbol de hilos y sub-hilos con estado
├── fuentes-tier-1.md ← fuentes más confiables consultadas
├── fuentes-tier-2.md ← fuentes de alta confianza
├── fuentes-tier-3.md ← fuentes con cautela
├── fuentes-rechazadas.md ← fuentes evaluadas y descartadas (con razón)
├── hallazgos.md ← consolidación de descubrimientos
├── ciclo-01.md ← checkpoint del ciclo 1
├── ciclo-02.md
├── ciclo-N.md
├── sintesis.md ← síntesis ejecutiva (Fase 6)
├── acciones.md ← checklist de acciones aplicables
└── gaps.md ← lo que NO se sabe, controversias, sesgos
Ejemplo de invocación
Usuario: /recursive-research
Skill: ¿Cuál es el tema que quieres investigar?
Usuario: Mecanismos de la memoria episódica en humanos
Skill: ¿Modo? (web / local / mixto)
Usuario: mixto
Skill: ¿Rutas locales?
Usuario: C:/Dropbox/papers-neurociencia
Skill: ¿Fuentes / autores priorizados? (opcional)
Usuario: Endel Tulving, Eleanor Maguire
Skill: ¿Fuentes excluidas? (opcional)
Usuario: -
Skill: ¿Tope de ciclos? (default 20)
Usuario: 25
Skill: Confirmado.
Semilla: "memoria episódica en humanos"
Modo: mixto · Local: [C:/Dropbox/papers-neurociencia]
Priorizar: [Tulving, Maguire] · Tope: 25 ciclos
Aplicando WDM + Munger para identificar hilos semilla...
[muestra tabla]
Hilos seleccionados:
1. Bases neuroanatómicas (hipocampo, PFC)
2. Fenomenología y taxonomía (Tulving et al.)
3. Trastornos y disociaciones (amnesia, Alzheimer)
4. Modelos computacionales
5. Neurociencia cognitiva contemporánea
La carpeta `memoria/` no existe. La creo — es necesaria para
consolidar cada ciclo en disco.
Ruta: memoria/investigaciones/memoria-episodica-humanos/
Arrancando ciclo 1 (hilo con menor cobertura: 1)...
Autoría y licencia
Contribuciones bienvenidas. Si detectas un anti-pattern no cubierto, una heurística mejor, o un criterio de PhD más robusto, abre un PR.
