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
Mensagem pronta para colar
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-researchOu 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.mdConteúdo 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.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2903
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
00-andruia-consultant
Ajuda seu agente a iniciar ou melhorar projetos de IA. Ele analisa código, sugere ferramentas e cria planos de ação em espanhol.
sickn33/agentic-awesome-skills
007
Faz seu agente realizar auditorias de segurança e modelagem de ameaças. É útil para proteger projetos contra ataques e vulnerabilidades.
sickn33/agentic-awesome-skills
10-andruia-skill-smith
Ajuda seu agente a criar ou melhorar ferramentas de IA. Ele define como as ferramentas funcionam, escreve a documentação e valida a estrutura.
sickn33/agentic-awesome-skills
20-andruia-niche-intelligence
Faz seu agente criar um resumo sobre um setor específico. É útil para entender o contexto, regras, padrões de uso e riscos de um projeto, usando fontes confiáveis.
sickn33/agentic-awesome-skills
Skills parecidas
deep-research
Faz seu agente pesquisar tópicos a fundo, reunindo informações de várias fontes. Ele cita as fontes e indica o nível de confiança. Ideal para análises detalhadas ou investigações.
affaan-m/ECC
research-ops
Permite que seu agente busque fatos e informações atuais. Ele usa pesquisas públicas e o contexto que você fornece para dar respostas baseadas em evidências.
affaan-m/ECC
scientific-thinking-literature-review
Ajuda seu agente a fazer revisões sistemáticas de literatura científica. É útil para compilar e entender pesquisas sobre um tema.
affaan-m/ECC