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From dev-team-kit-fv
Collects and ranks multi-source technical information (docs, GitHub, Stack Overflow, papers, blogs) before writing PRDs, ADRs, docs, or articles. Outputs a ranked source dossier to memory/research/.
npx claudepluginhub felvieira/claude-skills-fv --plugin dev-team-kit-fvHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/dev-team-kit-fv:48-research-prep <topico> [--depth quick|deep] [--output <slug>]<topico> [--depth quick|deep] [--output <slug>]This skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
> **Princípio:** Escrever sem pesquisar é opinar sem evidência. Esta skill coleta, ranqueia e
Conducts deep technical research using EXA tools with two-tier caching for cross-project reuse via git scoping. Supports /research, promote, refresh, list operations for best practices, architectures, patterns.
Guides multi-agent research with wave-based knowledge gathering and deferred synthesis for technology evaluation, SOTA analysis, codebase archaeology, and competitive analysis.
Guides WebSearch queries to find authoritative documentation, best practices, implementation patterns, and version-specific details for frameworks, APIs, and databases.
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Princípio: Escrever sem pesquisar é opinar sem evidência. Esta skill coleta, ranqueia e estrutura fontes antes que qualquer skill de produção (docs, PRD, blog, prompt) comece a redigir. Baseada em padrões de addozhang/openclaw-forge (MIT).
memory/research/<slug>.md com menos de 7 dias (verificar cache)| Skill | Foco | Output |
|---|---|---|
| 18 (repo-auditor) | Stack e frameworks do projeto atual | docs/repo-audit/current.md |
| 29 (design-intelligence) | Benchmark competitivo de produto/UX | Dossier estratégico |
| 33 (detective-spec) | Regras de negócio em código legado | _detective_sdd/ |
| 48 (research-prep) | Fontes técnicas externas ranqueadas | memory/research/<slug>.md |
Esta skill segue GLOBAL.md, policies/token-efficiency.md, policies/source-driven.md,
policies/persistence.md, policies/handoffs.md.
# Verificar se pesquisa recente já existe
ls memory/research/ 2>/dev/null
# Se existir <slug>.md com menos de 7 dias → reportar ao usuário e perguntar se quer re-pesquisar
Se cache válido (<7 dias), pular para Fase 4 diretamente.
Antes de pesquisar, definir:
--depth quick (padrão): 30-45 min — docs oficiais + 2-3 repos + top SO threads--depth deep: 60-90 min — fontes primárias + comparativos + papers + blogs de referênciamemory/research/ (ex: opentelemetry-node, pgvector-vs-pinecone)Se o usuário não especificou profundidade, assumir quick.
Executar em paralelo quando possível. Adaptar as queries ao tópico.
Buscar usando operador site: para garantir fontes primárias:
site:docs.<tecnologia>.io <tópico>
site:developer.<tecnologia>.com <tópico>
site:github.com/<org>/<repo> <tópico>
Ler páginas de:
# Repos com mais stars sobre o tópico
gh search repos "<topico>" --sort stars --limit 10 --json name,description,stargazerCount,url
# Issues abertas relevantes (bugs conhecidos, limitações)
gh search issues "<topico> <problema>" --limit 5 --json title,url,body
Verificar:
bug ou limitation (problemas reais de produção)Buscar threads com alto score sobre o tópico:
site:stackoverflow.com "<topico>" <aspecto-especifico>
Filtros úteis: is:answer score:10 para respostas consolidadas pela comunidade.
Focar em:
--depth deep)Fontes adicionais:
site:arxiv.org <topico> para tecnologias com base acadêmicasite:news.ycombinator.com <topico> para discussões técnicas densasPara cada fonte coletada, calcular score de autoridade (0-10):
| Dimensão | Peso | Critérios |
|---|---|---|
| Fonte oficial | 40% | Docs do mantenedor, repo oficial, RFC/spec = 10; blog terceiro = 5; anônimo = 0 |
| Recência | 30% | <3 meses = 10; <1 ano = 7; <3 anos = 4; >3 anos = 1 |
| Profundidade | 20% | Exemplo completo + explicação = 10; só conceito = 5; superficial = 2 |
| Comunidade | 10% | >1000 stars/votos = 10; >100 = 7; >10 = 4; <10 = 1 |
Score final = (oficial×0.4) + (recência×0.3) + (profundidade×0.2) + (comunidade×0.1)
Descartar fontes com score < 4.0. Ranquear as demais.
Salvar em memory/research/<slug>.md:
---
topic: <tópico>
slug: <slug>
researched_at: YYYY-MM-DD
depth: quick|deep
confidence: high|medium|low
sources_collected: N
sources_kept: M (score >= 4.0)
---
# Research: <Tópico>
> Gerado por skill 48 (research-prep). Re-pesquisar com `--update` após 7 dias.
## TL;DR (3-5 bullets)
- <achado mais importante>
- <segundo mais importante>
- <terceiro>
- <limitação principal>
- <recomendação de abordagem>
## Fontes Ranqueadas
### [Score: X.X] <Título da Fonte>
**URL:** <url>
**Tipo:** Documentação oficial | GitHub repo | SO thread | Blog | Paper
**Data:** <data ou estimativa>
**Resumo:** <2-3 frases do que esta fonte cobre>
**Trecho relevante:**
> "<citação direta ou parafraseada do ponto mais importante>"
**Gotchas / Limitações mencionados:**
- <se houver>
---
### [Score: X.X] <Segunda fonte>
... (repetir para top 5-8 fontes)
## Comparativo de Abordagens (se aplicável)
| Abordagem | Prós | Contras | Quando usar |
|-----------|------|---------|-------------|
| <A> | | | |
| <B> | | | |
## Gaps Identificados
Temas relevantes que não encontraram fontes de qualidade:
- <gap 1 — marcar como confidence: low>
## Recomendação
<1 parágrafo com recomendação baseada nas fontes. Sempre ancorada em evidência — citar fonte específica.>
Nível de confiança:
high: fontes primárias recentes, consenso claro entre fontesmedium: fontes mistas, alguma contradição ou desatualizaçãolow: poucas fontes, tópico muito novo ou muito nichoAo final, reportar:
Research Prep — <tópico>
Fontes coletadas: N | Fontes mantidas (score ≥4.0): M
Profundidade: quick|deep
Confiança: high|medium|low
Salvo em: memory/research/<slug>.md
Top 3 achados:
1. <mais importante>
2. <segundo>
3. <terceiro>
Próximo passo sugerido: skill 10 (documenter) | skill 01 (po-feature-spec) | skill 41 (blog-publisher)
memory/research/<slug>.md como fonte de verdade para documentação técnicasource-driven.md)