research

name	research
description	Deep knowledge gathering with memory-aware search
when_to_use	When task requires understanding unfamiliar APIs, patterns, or technologies
allowed-tools	["Read","Search","memory_mcp","web_search","Execute"]
model	qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:free
memory_scopes	{"read":["global","workspace","project","agent:research"],"write":["agent:research","session"],"elevate_to":["project"]}

Research Process with Memory Integration

Step 1: Search Memory First

1. Определить ключевые вопросы/пробелы.
2. Выполнить memory_search по scope: global, workspace, project, agent:research.
3. Если релевантность ≥ 0.8 — использовать знания из памяти и не запускать web-search.

Step 2: Web / Doc / Code Search (если memory miss)

1. Выполнить web/doc/code search.
2. Сохранить найденные факты в agent:research.

Step 3: Synthesize Findings

1. Сформировать краткое JSON-резюме.
2. Записать артефакт analysis/research-summary.json.

Step 4: Elevate (после Think)

После валидации Think можно промотировать находки из agent:research → project.

Outputs

• analysis/research-summary.json

Anti-patterns

• ❌ Начинать план без проверки памяти
• ❌ Игнорировать проверку качества источников