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Skillpedia
Pesquisa48 mil · #2903

efficient-web-research

Ajuda seu agente a pesquisar na web de forma eficiente. Ele evita baixar páginas inteiras desnecessariamente, economizando tempo e recursos.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a IA a buscar informações na internet de forma inteligente. Ela evita baixar páginas inteiras desnecessariamente, focando apenas no que é preciso para responder sua pergunta.

Quando usar

  • ✓Quando você pede para a IA pesquisar sobre um tópico.
  • ✓Quando você fornece um link para uma página ou repositório.
  • ✓Quando a IA precisa encontrar informações específicas em um site.

Exemplo do que pedir para a IA

“Pesquise sobre como funciona o consenso RAFT.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/efficient-web-research/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/efficient-web-research/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A IA primeiro tenta entender o que você pediu e onde procurar (um link, um site de código como GitHub, ou um tópico geral). Depois, ela busca a informação de maneira gradual, começando pelo mais simples e só aprofundando se necessário.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill efficient-web-research

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/efficient-web-research/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Habilidade Eficiente de Pesquisa na Web

Um protocolo para acessar conteúdo da web da maneira mais eficiente em tokens, precisa e estruturada — usando a ferramenta certa na profundidade certa e parando assim que a pergunta puder ser respondida.


Quando Usar

  • Use esta habilidade quando a tarefa corresponder a esta descrição: Protocolo para pesquisa na web com eficiência de tokens. Use ao acessar URLs, repositórios do GitHub ou executar consultas de pesquisa. Evita o desperdício de busca de página completa.

Princípio Central

Busque o mínimo necessário para responder. Leia superficialmente antes de mergulhar. Pare quando puder responder.

Cada busca desnecessária desperdiça tokens e adiciona ruído. Esta habilidade impõe uma abordagem em camadas onde você aumenta a profundidade da busca apenas quando as camadas mais rasas falham.


Etapa 1 — Classificar a Entrada

Antes de buscar qualquer coisa, identifique que tipo de entrada você recebeu:

Tipo de Entrada Exemplo Ir Para
URL de repositório GitHub github.com/user/repo Protocolo GitHub
URL de página específica docs.python.org/3/library/os Protocolo URL
Tópico / consulta (sem URL) "como funciona o consenso RAFT" Protocolo de Pesquisa
Múltiplos URLs Lista de links Protocolo Multi-URL
Link de PDF / arquivo .pdf, .txt, .md URL Protocolo de Arquivo

Protocolo GitHub

Use quando a entrada for um URL do GitHub (repositório, arquivo, PR, issue, etc.)

Etapa 1 — Analisar o URL

github.com/{owner}/{repo}                → Repo root
github.com/{owner}/{repo}/tree/{branch}  → Directory
github.com/{owner}/{repo}/blob/{branch}/{path} → Single file
github.com/{owner}/{repo}/issues/{n}     → Issue
github.com/{owner}/{repo}/pull/{n}       → Pull request

Etapa 2 — Usar a API do GitHub (preferível à raspagem)

Sempre prefira a API do GitHub. Ela retorna JSON limpo — sem necessidade de análise de HTML.

# Repo metadata (name, description, language, stars, topics)
GET https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}

# File tree (see what files exist — very cheap)
GET https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/git/trees/{ref}?recursive=1

# Single file content (base64 encoded)
GET https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/contents/{path}?ref={ref}

# README only (usually enough to understand the repo)
GET https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/readme

Etapa 3 — Busca em Camadas para Repositórios

Layer 1 (always do first):
  → Fetch repo metadata + README only
  → Can you answer the user's question now? YES → STOP. NO → continue.

Layer 2 (only if needed):
  → Fetch file tree to understand structure
  → Identify the 1-3 most relevant files based on the question
  → Can you answer now? YES → STOP. NO → continue.

Layer 3 (last resort):
  → Fetch specific relevant files only (never fetch all files)
  → Prioritize: main entry point, config files, key modules

Regras de Tokens para GitHub

  • O README sozinho responde a ~70% das perguntas "o que este repositório faz" — sempre tente primeiro
  • Nunca busque mais de 3 arquivos em um único turno de pesquisa
  • Se um arquivo exceder ~300 linhas, leia apenas o topo (imports + assinaturas de classe/função)
  • Decodifique o conteúdo base64 da API antes de passá-lo para o contexto

Protocolo URL

Use quando o usuário fornecer um URL específico não-GitHub (documentos, artigos, blogs, etc.)

Etapa 1 — Avaliar o tipo de URL

Tipo de Site Provavelmente funciona com Observações
Documentação estática / MDN / ReadTheDocs read_url_content Rápido, limpo, barato
Artigos de notícias / blogs read_url_content Geralmente bom
SPAs / aplicativos React/Next.js browser_subagent Renderizado por JS
Páginas protegidas por autenticação browser_subagent Precisa de login
Arquivos brutos do GitHub (raw.githubusercontent) read_url_content Texto direto

Etapa 2 — Busca em Camadas

Camada 1 — Leitura superficial
  → Busque o URL com read_url_content
  → Leia apenas os títulos (H1, H2, H3) e o primeiro parágrafo
  → Esta página contém o que o usuário precisa? NÃO → tente um URL diferente ou pesquise. SIM → continue.

Camada 2 — Extração direcionada
  → Se a página tiver links de âncora (ex: /docs/page#section), busque com a âncora
  → Extraia apenas a seção relevante (máximo de 200–500 tokens)
  → Você consegue responder? SIM → PARE.

Camada 3 — Busca completa
  → Busque a página inteira, remova o conteúdo redundante (navegação, rodapé, anúncios, banners de cookies, barras laterais)
  → Limite em 2000 tokens. Resuma antes de passar para a resposta.

Camada 4 — Subagente de Navegador (último recurso apenas)
  → Use APENAS se read_url_content retornar conteúdo vazio, corrompido ou placeholder de JS

…
Perguntas frequentes

Por que a IA não baixa a página inteira?

Baixar tudo gasta mais 'memória' (tokens) da IA e pode incluir muita informação inútil. Buscar só o essencial é mais rápido e eficiente.

O que são 'tokens'?

Tokens são como pedacinhos de informação que a IA usa para entender e gerar texto. Quanto mais informação, mais tokens são usados.

A IA vai sempre usar o GitHub?

Não, ela usa o GitHub se você der um link para lá. Se for um link normal, ela usa outro método. Se for só um tópico, ela busca na web.

Detalhes

Descrição original do autor

Protocol for token-efficient web research. Use when accessing URLs, GitHub repos, or running search queries. Prevents full-page fetching waste.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2903
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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