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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。
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基于 SOC 职业分类
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。
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
ECC 向けのエビデンスファーストな自動化インベントリと重複監査のワークフローです。何かを修正する前に、どのジョブ、フック、コネクタ、MCP サーバー、またはラッパーがライブ、壊れている、冗長、または欠落しているかをユーザーが知りたい場合に使用します。
CodeTour の `.tour` ファイルを作成します。実際のファイルと行のアンカーを持つペルソナ対象のステップバイステップウォークスルーです。オンボーディングツアー、アーキテクチャウォークスルー、PR ツアー、RCA ツアー、および構造化された「これがどのように動作するか説明して」というリクエストに使用します。
| 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