Research Ops は何をしますか？
ユーザーが最新の調査、比較、人物や企業のエンリッチメント、または繰り返し行われる調査のモニタリングワークフローへの変換を求める場合に使用します。
これはリポジトリの調査スタックのオペレーターラッパーです。deep-research、exa-search、market-research の代わりではなく、それらをいつどのように組み合わせて使うかを指示します。
スキルスタック
ワークフローに関連する場合は、以下のECCネイティブスキルを呼び出します。
exa-search: 高速な最新Web発見deep-research: 引用付き複数ソース合成market-research: 結果がレコメンデーションまたはランク付けされた意思決定である場合lead-intelligence: 一般的な調査ではなく、人物/企業のターゲティングがタスクの場合knowledge-ops: 結果を耐久性のあるコンテキストとして保存する必要がある場合
使用タイミング
- ユーザーが「調査」「調べて」「比較」「誰に話すべきか」「最新情報は？」と言った場合
- 回答が現在の公開情報に依存する場合
- ユーザーがすでに証拠を提供し、それを新しいレコメンデーションに反映させたい場合
- タスクが繰り返し発生する可能性が高く、一回限りの検索ではなくモニターにすべき場合
ガードレール
- 新鮮な検索が安価に可能な場合、古い記憶から現在の質問に回答しない
- 以下の要素を明確に分離する:
- ソース付き事実
- ユーザー提供の証拠
- 推論
- レコメンデーション
- ローカルコードやドキュメントに既に回答がある場合は、重量級の調査パスを起動しない
ワークフロー
1. ユーザーが既に提供した情報から開始する
提供された素材を以下に分類する:
- 既に証拠がある事実
- 検証が必要
- 未解決の質問
ユーザーがモデルの一部を既に構築している場合、分析をゼロから再開しない。
2. 要求を分類する
検索前に適切なレーンを選択する:
- 迅速な事実回答
- 比較または意思決定メモ
- リード/エンリッチメントパス
- 繰り返しモニタリング候補
3. 最初に最も軽量で有用な証拠パスを取る
- 高速発見には
exa-searchを使う - 合成や複数ソースが重要な場合は
deep-researchにエスカレーション - 結果がレコメンデーションで終わるべき場合は
market-researchを使う - 実際の要求がターゲットランキングやウォームパス発見の場合は
lead-intelligenceに引き継ぐ
4. 明確な証拠の境界を付けて報告する
重要な主張については、それが以下のいずれであるかを明示する:
- ソース付き事実
- ユーザー提供のコンテキスト
- 推論
- レコメンデーション
鮮度に敏感な回答には具体的な日付を含めること。
5. タスクを手動のままにするか判断する
ユーザーが同じ調査質問を繰り返し行う可能性が高い場合は、その旨を明示的に述べ、同じ手動検索を繰り返す代わりにモニタリングレイヤーまたはワークフローを推奨する。
出力フォーマット
質問タイプ
- 事実確認 / 比較 / エンリッチメント / モニタリング
証拠
- ソース付き事実
- ユーザー提供コンテキスト
推論
- 証拠から導かれること
レコメンデーション
- 回答または次のアクション
- これをモニターにするべきかどうか
落とし穴
- 推論をソース付き事実にラベルなしで混ぜない
- ユーザー提供の証拠を無視しない
- ローカルリポジトリコンテキストで答えられる質問に重い調査レーンを使わない
- 鮮度に敏感な回答を日付なしで提供しない
検証
- 重要な主張は証拠タイプでラベル付けされている
- 鮮度に敏感な出力には日付が含まれている
- 最終的なレコメンデーションが実際に使用された調査モードと一致している