リサーチ・学習のスキル

Web検索とページ本文の抽出を使い分け、調査に必要な情報を集めるスキル。期間やサイトを絞った検索、指定URLからの関連部分の取得にも対応します。

• 期間を絞って最近のニュースを調査
• 特定サイトに絞って調べたいとき
• 指定URLの本文を取得したいとき

記事のURL、YouTube動画、ポッドキャスト、PDFやローカルファイルから要点をまとめ、長さを指定した要約や動画の文字起こし抽出に使うスキル。

• URLの記事の要点を知りたいとき
• YouTube動画を要約したいとき
• YouTubeの文字起こしを抽出したいとき

Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a Markdown file in the repo. Use when the user wants a topic researched, docs or API facts gathered, or reading legwork delegated to a background agent.

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[OBSOLETO - usar continuous-learning-v2] Extractor de skill por hook Stop v1 heredado. v2 es un superconjunto estricto con aprendizaje basado en instintos, con alcance de proyecto y hooks confiables. No invocar v1; dirigir solicitudes de aprendizaje continuo, aprendizaje de sesión y extracción de patrones a continuous-learning-v2.

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Sistema de aprendizaje basado en instintos que observa sesiones mediante hooks, crea instintos atómicos con puntuación de confianza y los evoluciona en skills/comandos/agentes. v2.1 agrega instintos con alcance de proyecto para prevenir contaminación entre proyectos.

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Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging. Use when the task is to find, screen, synthesize, and cite a body of academic or technical literature.

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Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.

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Research prediction markets as data sources or oracle signals for products, agents, dashboards, and corporate decision intelligence. Use for source-grounded analysis of market-implied probabilities, caveats, and integration patterns without investment advice. Use when evaluating prediction markets as a data source or oracle signal for a product, agent, or dashboard.

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Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback. Use when evaluating academic or scientific work — papers, proposals, methods sections, or evidence quality — against a repeatable rubric.

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Research-before-coding workflow: search npm/PyPI, MCP servers, skills, and GitHub for existing tools before writing custom code, then adopt, extend, or build. Launches the researcher agent for non-trivial needs. Use when starting a feature, adding a dependency or integration, or about to write a utility that may already exist.

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Shared orchestration engine behind the orch-* skill family — the gated Research-Plan-TDD-Review-Commit pipeline, size classifier, agent and command map, and two human gates (plan approval, commit confirmation) that orch-* operation skills delegate to. Use indirectly via orch-add-feature, orch-fix-defect, orch-change-feature, orch-refine-code, or orch-build-mvp; read directly only when adding an orch operation or tuning shared phases.

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Conduct market research, competitive analysis, investor due diligence, and industry intelligence with source attribution and decision-oriented summaries. Use when the user wants market sizing, competitor comparisons, fund research, technology scans, or research that informs business decisions.

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Orchestrate building a brand-new feature end to end — research, plan, TDD implementation, review, and gated commit — by delegating each phase to the matching ECC agent. Use when adding a capability that does not exist yet.

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Write growth log entries that extract reusable patterns from completed work — root cause, transferable rule, and a recognizable signal — instead of diary-style event narration, with a 4-8 sentence template and merge-duplicates discipline. Use when capturing what was learned after a complex task, debugging session, failure, or rollback, when reviewing progress over a period, or when a delivery gate asks what was learned.

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Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination. Use when capturing lessons from a session, managing instincts, or promoting them into skills, commands, or agents.

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Produce cited research reports from multiple web sources using firecrawl and exa MCP tools — plan sub-questions, search and deep-read sources, then synthesize findings with inline citations and confidence levels. Use when the user asks to research a topic in depth, run a deep dive or investigation, or do competitive analysis, technology evaluation, market sizing, or due diligence on a company.

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Neural search via Exa MCP for web, code, and company research. Use when the user needs web search, code examples, company intel, people lookup, or AI-powered deep research with Exa's neural search engine.

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[DEPRECATED - use continuous-learning-v2] Legacy v1 stop-hook skill extractor. v2 is a strict superset with instinct-based, project-scoped, hook-reliable learning. Do not invoke v1: when continuous learning, session learning, or pattern extraction is requested, route to continuous-learning-v2 instead.

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DSPy: declarative LM programs, auto-optimize prompts, RAG.

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Drug discovery: ChEMBL search, drug-likeness, interactions.

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Read RSS, Atom, JSON feeds; discover feeds behind a page.

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Free keyless web, news, and image search via ddgs.

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Evolve prompts/regex/SQL/code with Imbue's evolution loop.

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Free keyless meta-search aggregating 70+ engines.

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