research-ops

Research Ops

Use isso quando o usuário pedir para pesquisar algo atual, comparar opções, enriquecer pessoas ou empresas, ou transformar consultas repetidas em um fluxo de trabalho monitorado.

Este é o invólucro operador do stack de pesquisa do repositório. Não substitui deep-research, exa-search ou market-research; ele informa quando e como usá-los juntos.

Stack de Skills

Puxe estas skills nativas do ECC para o fluxo de trabalho quando relevante:

• exa-search para descoberta rápida na web atual
• deep-research para síntese multi-fonte com citações
• market-research quando o resultado final deve ser uma recomendação ou decisão ranqueada
• lead-intelligence quando a tarefa é segmentação de pessoas/empresas em vez de pesquisa genérica
• knowledge-ops quando o resultado deve ser armazenado em contexto durável posteriormente

Quando Usar

• usuário diz "pesquisar", "consultar", "comparar", "com quem devo falar" ou "qual é o mais recente"
• a resposta depende de informações públicas atuais
• o usuário já forneceu evidências e deseja que elas sejam consideradas em uma recomendação atualizada
• a tarefa pode ser recorrente o suficiente para se tornar um monitor em vez de uma consulta única

Limitações

• não responda perguntas atuais a partir de memória desatualizada quando uma pesquisa atualizada é barata
• separe:
  • fato com fonte
  • evidência fornecida pelo usuário
  • inferência
  • recomendação
• não inicie uma passagem de pesquisa pesada se a resposta já estiver em código ou documentação local

Fluxo de Trabalho

1. Comece pelo que o usuário já forneceu

Normalize qualquer material fornecido em:

• fatos já evidenciados
• precisa verificação
• perguntas em aberto

Não reinicie a análise do zero se o usuário já construiu parte do modelo.

2. Classifique a solicitação

Escolha a categoria correta antes de pesquisar:

• resposta factual rápida
• comparação ou memorando de decisão
• passagem de lead/enriquecimento
• candidato a monitoramento recorrente

3. Siga primeiro o caminho de evidência mais leve e útil

• use exa-search para descoberta rápida
• suba para deep-research quando síntese ou múltiplas fontes importarem
• use market-research quando o resultado deve terminar em uma recomendação
• passe para lead-intelligence quando a verdadeira solicitação é ranqueamento de alvos ou descoberta de caminhos quentes

4. Relate com limites de evidência explícitos

Para afirmações importantes, diga se são:

• fatos com fonte
• contexto fornecido pelo usuário
• inferência
• recomendação

Respostas sensíveis à atualidade devem incluir datas concretas.

5. Decida se a tarefa deve permanecer manual

Se o usuário provavelmente fará a mesma pergunta de pesquisa repetidamente, diga isso explicitamente e recomende uma camada de monitoramento ou fluxo de trabalho em vez de repetir a mesma pesquisa manual para sempre.

Formato de Saída

TIPO DE PERGUNTA
- factual / comparação / enriquecimento / monitoramento

EVIDÊNCIA
- fatos com fonte
- contexto fornecido pelo usuário

INFERÊNCIA
- o que decorre da evidência

RECOMENDAÇÃO
- resposta ou próximo passo
- se isso deve se tornar um monitor

Armadilhas

• não misture inferência em fatos com fonte sem rotulá-la
• não ignore evidências fornecidas pelo usuário
• não use uma trilha de pesquisa pesada para uma pergunta que o contexto local do repositório pode responder
• não forneça respostas sensíveis à atualidade sem datas

Verificação

• afirmações importantes são rotuladas por tipo de evidência
• saídas sensíveis à atualidade incluem datas
• a recomendação final corresponde ao modo de pesquisa realmente usado