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research-ops

증거 기반 최신 상태 연구 워크플로우입니다. 사용자가 최신 사실, 비교, 정보 보강, 또는 제공된 로컬 컨텍스트와 현재 공개 증거를 바탕으로 한 추천을 원할 때 사용합니다.

research-ops란 무엇인가요?

Research Ops는 ECC(Evidence-Centric Computing) 리포지토리의 연구 스택을 조율하는 운영자 래퍼입니다. 이는 `deep-research`, `exa-search`, `market-research`를 대체하는 것이 아니라, 언제 어떻게 함께 사용할지 결정합니다. 빠른 웹 검색을 위한 `exa-search`, 다중 소스 합성을 위한 `deep-research`, 추천 생성을 위한 `market-research`, 사람/회사 타겟팅을 위한 `lead-intelligence`, 결과 저장을 위한 `knowledge-ops` 등의 ECC 네이티브 스킬을 워크플로우에 통합합니다. 주요 워크플로우는 사용자 제공 정보 정규화, 질문 유형 분류(사실, 비교, 리드, 모니터링), 가장 가벼운 증거 경로 우선 사용, 명시적 증거 경계 보고, 반복 작업 모니터링 전환 권장으로 구성됩니다. Research Ops는 구식 메모리로 최신 질문에 답변하지 않고, 출처가 있는 사실, 사용자 제공 증거, 추론, 추천을 명확히 구분하며, 로컬 코드나 문서에 이미 답변이 있을 경우 무거운 연구를 시작하지 않도록 가드레일을 제공합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/research-ops

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Research Ops

사용자가 현재 무언가를 조사하거나, 옵션을 비교하거나, 사람이나 회사에 대한 정보를 보강하거나, 반복적인 조회를 모니터링 워크플로우로 전환하려고 할 때 사용하세요.

이 스킬은 리포지토리의 연구 스택을 감싸는 운영자 역할을 합니다. deep-research, exa-search, market-research를 대체하는 것이 아닙니다. 이 스킬은 언제, 어떻게 이들을 함께 사용할지 알려줍니다.

스킬 스택

워크플로우와 관련이 있을 때 다음 ECC 네이티브 스킬을 통합하세요:

  • exa-search: 빠른 최신 웹 검색용
  • deep-research: 출처를 포함한 다중 소스 합성용
  • market-research: 최종 결과물이 추천이나 순위 결정이어야 할 때
  • lead-intelligence: 일반적인 조사 대신 사람/회사 타겟팅 작업일 때
  • knowledge-ops: 결과를 지속적인 컨텍스트에 저장해야 할 때

사용 시점

  • 사용자가 "연구", "찾아봐", "비교해", "누구와 얘기해야 하지", "최신 소식 알려줘"라고 말할 때
  • 답변이 현재 공개 정보에 의존할 때
  • 사용자가 이미 증거를 제공했으며, 이를 새로운 추천에 반영해야 할 때
  • 작업이 일회성 조회가 아닌 모니터로 전환될 만큼 반복적일 때

가드레일

  • 최신 검색이 저렴할 때는 오래된 메모리로 현재 질문에 답변하지 마세요.
  • 다음을 구분하세요:
    • 출처가 있는 사실
    • 사용자가 제공한 증거
    • 추론
    • 추천
  • 답변이 이미 로컬 코드나 문서에 있다면 무거운 연구 과정을 시작하지 마세요.

워크플로우

1. 사용자가 이미 제공한 내용부터 시작하세요

제공된 모든 자료를 다음으로 정규화하세요:

  • 이미 입증된 사실
  • 검증이 필요한 사항
  • 열린 질문

사용자가 이미 모델의 일부를 구축했다면 분석을 처음부터 다시 시작하지 마세요.

2. 질문을 분류하세요

검색하기 전에 올바른 카테고리를 선택하세요:

  • 빠른 사실 답변
  • 비교 또는 결정 메모
  • 리드/정보 보강 작업
  • 반복 모니터링 후보

3. 가장 가벼운 유용한 증거 경로를 먼저 사용하세요

  • exa-search를 사용하여 빠른 검색
  • 합성 또는 여러 소스가 중요한 경우 deep-research로 전환
  • 결과가 추천으로 끝나야 할 때 market-research 사용
  • 실제 요청이 타겟 순위 또는 웜패스 발견일 때 lead-intelligence로 전환

4. 명시적 증거 경계와 함께 보고하세요

중요한 주장에 대해 다음 중 어떤 것인지 명시하세요:

  • 출처가 있는 사실
  • 사용자가 제공한 컨텍스트
  • 추론
  • 추천

최신성에 민감한 답변에는 구체적인 날짜를 포함하세요.

5. 작업이 수동으로 유지되어야 하는지 결정하세요

사용자가 동일한 연구 질문을 반복적으로 할 가능성이 있다면, 이를 명시적으로 언급하고 영원히 동일한 수동 검색을 반복하는 대신 모니터링 또는 워크플로우 레이어를 권장하세요.

출력 형식

질문 유형
- 사실 / 비교 / 정보 보강 / 모니터링

증거
- 출처가 있는 사실
- 사용자가 제공한 컨텍스트

추론
- 증거로부터 도출되는 내용

추천
- 답변 또는 다음 단계
- 모니터로 전환해야 하는지 여부

함정

  • 추론을 출처가 있는 사실에 섞고 레이블을 붙이지 마세요.
  • 사용자가 제공한 증거를 무시하지 마세요.
  • 로컬 리포지토리 컨텍스트가 답변할 수 있는 질문에 무거운 연구 레인을 사용하지 마세요.
  • 최신성에 민감한 답변을 날짜 없이 제공하지 마세요.

검증

  • 중요한 주장은 증거 유형으로 레이블이 지정되었습니다.
  • 최신성에 민감한 출력에는 날짜가 포함됩니다.
  • 최종 추천은 실제 사용된 연구 모드와 일치합니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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