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TheElephantCoder/research-first

Erst recherchieren, dann programmieren. Verwenden für Features, Fehlerbehebungen oder alles, das mehr als trivialen Code betrifft.

Was ist research-first?

Diese Skill zwingt dich, vor dem Bearbeiten von Code systematisch zu recherchieren. Du durchläufst eine festgelegte Pipeline: Zuerst prüfst du vorhandene Erkenntnisse im `research/findings/`-Ordner, durchsuchst die Codebasis mit grep und holst dir bei Bedarf aktuelle externe Dokumentation über Websuche. Deine Ergebnisse hältst du in einer strukturierten Markdown-Datei mit Quellenangaben, Bewertung und empfohlenem Ansatz fest. Anschließend erstellst du einen Plan in `research/plans/`, in dem du Änderungen, Tests und Rollback-Schritte festhältst. Erst wenn der Benutzer den Plan freigegeben hat, darfst du implementieren. Nach der Implementierung aktualisierst du die Erkenntnisse mit dem tatsächlich funktionierenden Vorgehen. Die Skill ist plattformunabhängig und funktioniert mit jedem KI-Agenten, der gängige Tools wie grep, read, edit und write unterstützt. Sie verhindert typische Fehler wie Raten von API-Signaturen oder Überspringen der Planung bei vermeintlich kleinen Änderungen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/TheElephantCoder/agent-harness/tree/main/skills/research-first

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Dokumentation

Research first – Erst recherchieren

Programmiere nicht basierend auf dem, was du glaubst, was die API ist. Überprüfe zuerst.

Du musst dies vor jeder nicht-trivialen edit- oder write-Aktion durchführen:

1. Recherche: research/findings/<thema>.md

  • Überprüfe zuerst research/findings/. Falls jemand das Thema bereits recherchiert hat, verwende die vorhandenen Erkenntnisse.
  • Durchsuche dann die Codebasis mit grep. Führe eine Websuche durch, falls du externe Dokumentation benötigst. Verwende 2026 in deiner Suchanfrage, damit du aktuelle Dokumente erhältst.
  • Zitiere, was du gefunden hast. Falls keine Dokumentation existiert, schreibe ein kleines Repro, um die Hypothese zu überprüfen.
  • Speichere die Ergebnisse in research/findings/<slug>.md, damit die nächste Sitzung die Arbeit nicht wiederholen muss.

Vorlage:

# Erkenntnisse: <Thema>

Datum: 2026-09-04
Quellen: [URL, URL]
Vorhandener Code: `pfad:zeile`: was wir gefunden haben

## Bewertung

Empfohlener Ansatz: …
Alternativen: …
Risiken: …

2. Plan: research/plans/<aufgabe>.md

# Plan: <Aufgabe>

Recherche: research/findings/<thema>.md
Ansatz: …
Zu ändernde Dateien: [Liste]
Tests: …
Rollback: …

3. Freigabe

Zeige den Plan dem Benutzer. Beginne erst mit dem Programmieren, wenn der Benutzer zustimmt. Bei winzigen Einzeldatei-Änderungen kann die automatische Freigabeinstinkt dich durchlassen.

4. Implementieren und überprüfen

Setze den Plan um, führe Tests aus, harness bench --quick, dann harness memory sync, damit die nächste Sitzung sich merkt, was funktioniert hat.

Hinweise

  • Falls bereits Erkenntnisse existieren, wiederhole sie nicht.
  • Lies Dateien, um Fakten zu erhalten, rate nicht. Falls das, was du findest, deinen Erwartungen widerspricht, teile dies mit und vertraue der Datei.
  • Nach Abschluss aktualisiere die Erkenntnisse mit dem, was tatsächlich funktioniert hat.

Nicht tun

  • edit vor read oder grep
  • Raten von API-Signaturen
  • Überspringen des Plans, weil „es klein ist”, wenn du 3 oder mehr Dateien bearbeiten wirst

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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