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証拠優先のECC現状調査ワークフロー。ユーザーが現在の公開証拠と提供されたローカルコンテキストに基づいて最新の事実、比較、情報の充実、または推奨事項を求める場合に使用する。
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基于 SOC 职业分类
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Best practices for Remotion - Video creation in React. 29 domain-specific rules covering 3D, animations, audio, captions, charts, transitions, and more.
Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
Project-specific skill template covering architecture, patterns, testing, and deployment guidance.
| name | research-ops |
| description | 証拠優先のECC現状調査ワークフロー。ユーザーが現在の公開証拠と提供されたローカルコンテキストに基づいて最新の事実、比較、情報の充実、または推奨事項を求める場合に使用する。 |
| origin | ECC |
ユーザーが現在の情報の調査、オプションの比較、人物や企業情報の充実、または繰り返しのクエリをモニタリング可能なワークフローに変換することを求める場合に使用する。
これはリポジトリのリサーチスタックの操作ラッパーである。deep-research、exa-search、market-research の代替品ではなく、それらをいつどのように組み合わせて使うかを指示するものである。
関連する場面では、これらのECCネイティブスキルをワークフローに組み込む：
exa-search：現在のウェブ情報の素早い発見に使用deep-research：引用付きの複数ソース統合に使用market-research：最終結果が推奨または優先順位付け決定である場合に使用lead-intelligence：タスクが一般的な調査ではなく人物/企業を対象とする場合に使用knowledge-ops：結果を後続のコンテキスト用に永続的に保存する必要がある場合に使用提供された素材を以下に正規化する：
ユーザーがすでに部分的なモデルを構築している場合、ゼロから再分析しない。
検索前に正しいパスを選択する：
exa-search を使って素早い発見を行うdeep-research にアップグレードするmarket-research を使用するlead-intelligence に転送する重要な主張については、それが以下のどれであるかを述べる：
時効性の高い回答には具体的な日付を含める。
ユーザーが同じ調査の問いを繰り返す可能性がある場合、それを明示し、永遠に同じ手動検索を繰り返すのではなく、モニタリングまたはワークフローレイヤーの採用を提案する。
問いのタイプ
- 事実的 / 比較的 / 補完的 / モニタリング的
証拠
- 出典付きの事実
- ユーザーが提供したコンテキスト
推論
- 証拠から導かれた結論
推奨事項
- 答えまたは次のアクション
- モニタリング項目にすべきか否か