market-research-reports
Ajuda seu agente a criar relatórios de pesquisa de mercado com evidências. Ele também pode gerar cenários de dimensionamento de mercado ou previsões baseadas em suposições.
O que ela faz
Cria relatórios de pesquisa de mercado detalhados e confiáveis. Ele ajuda a entender mercados, clientes e concorrentes, com dados que podem ser verificados.
Quando usar
- ✓Para definir um novo mercado.
- ✓Para entender a concorrência.
- ✓Para prever o tamanho de um mercado.
Exemplo do que pedir para a IA
“Crie um relatório de pesquisa de mercado sobre o setor de energia solar no Brasil, focando no tamanho do mercado e nos principais players.”
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 coleta informações de fontes confiáveis, organiza os dados e apresenta um relatório estruturado. Ela separa fatos de estimativas e mostra de onde vêm as informações.
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 K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill market-research-reportsOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/market-research-reports/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Relatórios de Pesquisa de Mercado
Propósito
Criar relatórios de mercado focados em decisões, cujas alegações, cálculos, suposições e incertezas possam ser auditados. Adequar profundidade e formato à pergunta e às evidências. Não há um comprimento, número de capítulos, número de visuais ou formato de saída obrigatório.
Não:
- Imitar ou implicar afiliação com uma marca de consultoria, analista ou pesquisa;
- Inventar citações, falas, participações de mercado ou figuras de mercado pagas;
- Apresentar TAM/SAM/SOM ou uma previsão como uma verdade absoluta;
- Tratar um framework, gráfico ou narrativa fluente como evidência;
- Fornecer aconselhamento de investimento, legal, antitruste, tributário, contábil ou regulatório.
Princípios Operacionais
- Definir antes de dimensionar. Fixar produto, cliente, geografia, canal, período, medida, unidade, denominador, moeda/ano base e taxonomia.
- Mapear cada alegação. Cada alegação factual ou quantitativa tem um ID de alegação e IDs de fonte exatos.
- Separar tipos de declaração. Distinguir fatos, estimativas, cálculos, previsões, opiniões e recomendações.
- Preferir evidências primárias. Usar estatísticas oficiais, registros de reguladores, divulgações de empresas arquivadas e estudos originais transparentes antes da síntese secundária.
- Preservar a incerteza. Reter conflitos de fontes, revisões, faixas de cenários, sensibilidade e limitações.
- Manter métodos reproduzíveis. Usar entradas estruturadas locais e cálculos determinísticos quando prático.
- Coletar de forma legal e ética. Sem engano, divulgação de PII, contorno de acesso, material confidencial ou aquisição de segredo comercial.
Fluxo de Trabalho
1. Estabelecer o contrato de pesquisa
Esclarecer:
- decisão, público, prazo e limite de materialidade;
- definição formal de mercado e exclusões adjacentes;
- comprador, pagador, usuário, transação e nível da cadeia de valor;
- geografia e tratamento de importações, exportações e canais;
- período histórico, período de previsão e data de corte de recuperação;
- receita/despesa, produção bruta/valor adicionado, unidades, capacidade, usuários ou outra medida;
- estoque/fluxo, bruto/líquido, impostos e denominador;
- moeda, ano base e base nominal/real/corrente/constante;
- classificação industrial e de produto com versão;
- fontes de dados permitidas, pesquisa primária, confidencialidade e formato de saída.
Fazer uma pergunta focada quando uma escolha ausente alteraria materialmente o denominador ou o resultado. Caso contrário, declarar um escopo provisório e prosseguir.
Usar references/report_structure_guide.md para design modular de relatórios.
2. Construir o plano de evidências
Roteie cada pergunta para a fonte mais próxima do evento subjacente:
- lei primária, decisão regulatória, arquivamento oficial ou estatística oficial;
- arquivamento original da empresa ou divulgação atribuível de primeira parte;
- pesquisa/estudo transparente com métodos inspecionáveis;
- pesquisa institucional ou revisada por pares usando dados primários identificáveis;
- dados de associação industrial com cobertura divulgada;
- síntese secundária respeitável;
- estimativa paga acessada legalmente com escopo e método inspecionáveis;
- notícias/comentários para pistas ou eventos atribuíveis.
Para dados de empresas, preferir o sistema de arquivamento oficial na jurisdição relevante. Para indústria, trabalho, preços, população, comércio e contas nacionais, preferir a agência estatística nacional responsável ou o banco central. Para trabalhos entre países, usar dados harmonizados do Banco Mundial, FMI, OCDE ou Eurostat apenas após verificar definições e linhagem da fonte original.
Ler references/official_data_sources.md antes de usar APIs públicas. As regras e limites da API são um instantâneo datado: verificar os termos oficiais atuais antes da recuperação automatizada ou de alto volume. Nunca colocar uma chave de API em um relatório ou script empacotado.
3. Criar o registro de fontes
Atribuir IDs estáveis (S-001, S-002, ...). Registrar:
- título, editora, URL/ID persistente, tipo de fonte;
- data de publicação e data de recuperação;
- produtor original quando acessado através de um agregador;
- geografia, população coberta, período e safra;
- moeda, ano base, base de preço, tipo de medida, unidade e denominador;
- taxonomia e versão;
- status preliminar/revisado/final/atual;
- método, amostra, imputação, supressão e limitações;
- licença/termos e caminho do instantâneo local legal.
Usar assets/source_ledger_template.csv e validá-lo:
python3 scripts/validate_evidence_ledger.py data/source_ledger.csv
Se a data de publicação não estiver disponível, registrar not-stated; não adivinhar.
4. Manter um registro de alegações
…
Perguntas frequentes
A IA inventa dados?
Não, a IA só usa informações de fontes que você pode verificar e não inventa números ou citações.
Posso confiar nos números?
Sim, a IA mostra a origem de cada dado e separa o que é fato do que é estimativa ou previsão, indicando incertezas.
O relatório é como os de consultorias famosas?
A IA cria relatórios organizados e baseados em evidências, mas não imita marcas de consultoria nem oferece conselhos financeiros ou legais.
Detalhes
Descrição original do autor
Builds evidence-traceable market research reports and assumption-driven market sizing or forecast scenarios. Use for market definition, industry and customer evidence, competitive landscapes, TAM/SAM/SOM reconciliation, forecast sensitivity, and auditable report scaffolds.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 51 mil
- Posição no ranking
- #1901
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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