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wphillipmoore/ai-research-methodology

Metodologia de pesquisa unificada para agentes de IA, combinando ICD 203, GRADE, PRISMA, Cochrane e outros cinco frameworks em um processo baseado em evidências de 14 etapas. Projetado contra a bajulação. Implementado como uma habilidade do Claude Code com modos de reivindicação e consulta.

O que é ai-research-methodology?

Esta habilidade fornece uma metodologia de pesquisa robusta e padronizada para agentes de IA, adaptando frameworks consagrados como ICD 203 (revisão sistemática), GRADE (avaliação de evidências), PRISMA (relato de revisões) e Cochrane (revisões sistemáticas) em um único processo de 14 etapas. É útil para desenvolvedores e pesquisadores que desejam garantir que seus agentes de IA realizem pesquisas rigorosas, baseadas em evidências, reduzindo o viés de confirmação e a tendência à bajulação (sycophancy). A habilidade suporta dois modos de operação: 'modo de reivindicação', onde o agente analisa uma afirmação específica, e 'modo de consulta', onde ele pesquisa uma questão mais ampla. Implementada como uma skill do Claude Code, ela se integra diretamente ao ambiente de desenvolvimento, guiando o agente através de etapas como formulação da pergunta de pesquisa, busca sistemática na literatura, extração de dados, avaliação de qualidade e síntese de resultados, tudo em um formato estruturado que pode ser exportado para referência futura.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

O que ai-research-methodology faz?

Metodologia de pesquisa unificada para agentes de IA, combinando ICD 203, GRADE, PRISMA, Cochrane e outros cinco frameworks em um processo baseado em evidências de 14 etapas. Projetado contra a bajulação. Implementado como uma habilidade do Claude Code com modos de reivindicação e consulta.

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