Ops de Pesquisa

Use isso quando o usuário pedir para pesquisar algo atual, comparar opções, enriquecer pessoas ou empresas, ou transformar pesquisas repetidas em um fluxo de trabalho monitorado.

Este é o wrapper do operador em torno da pilha de pesquisa do repositório. Não é um substituto para deep-research, exa-search, ou market-research; ele informa quando e como usá-los juntos.

Pilha de Habilidades

Puxe estas habilidades nativas do ECC para o fluxo de trabalho quando relevante:

• exa-search para descoberta rápida na web atual
• deep-research para síntese de múltiplas fontes com citações
• market-research quando o resultado final deve ser uma recomendação ou decisão classificada
• lead-intelligence quando a tarefa é direcionamento de pessoas/empresas em vez de pesquisa genérica
• knowledge-ops quando o resultado deve ser armazenado em contexto durável depois

Quando Usar

• o usuário diz "pesquisar", "procurar", "comparar", "com quem devo falar" ou "qual a novidade"
• a resposta depende de informações públicas atuais
• o usuário já forneceu evidências e quer que elas sejam consideradas em uma nova recomendação
• a tarefa pode ser recorrente o suficiente para se tornar um monitor em vez de uma pesquisa única

Diretrizes

• não responda a perguntas atuais com memória desatualizada quando a busca recente é barata
• separe:
  • fato com fonte
  • evidência fornecida pelo usuário
  • inferência
  • recomendação
• não inicie um processo de pesquisa pesado se a resposta já estiver no código ou na documentação local

Fluxo de Trabalho

1. Comece com o que o usuário já lhe deu

Normalize qualquer material fornecido em:

• fatos já evidenciados
• necessita de verificação
• perguntas abertas

Não reinicie a análise do zero se o usuário já construiu parte do modelo.

2. Classifique a solicitação

Escolha a abordagem correta antes de pesquisar:

• resposta factual rápida
• memorando de comparação ou decisão
• passagem de leads/enriquecimento
• candidato a monitoramento recorrente

3. Use o caminho de evidência mais leve e útil primeiro

• use exa-search para descoberta rápida
• escale para deep-research quando a síntese ou múltiplas fontes forem importantes
• use market-research quando o resultado final deve ser uma recomendação
• passe para lead-intelligence quando a verdadeira solicitação for classificação de alvos ou descoberta de caminho aquecido

4. Relate com limites explícitos de evidência

Para afirmações importantes, diga se elas são:

• fatos com fonte
• contexto fornecido pelo usuário
• inferência
• recomendação

Respostas sensíveis à atualidade devem incluir datas concretas.

5. Decida se a tarefa deve permanecer manual

Se o usuário provavelmente fará a mesma pergunta de pesquisa repetidamente, diga isso explicitamente e recomende uma camada de monitoramento ou fluxo de trabalho em vez de repetir a mesma pesquisa manual para sempre.

Formato de Saída

QUESTION TYPE
- factual / comparison / enrichment / monitoring

EVIDENCE
- sourced facts
- user-provided context

INFERENCE
- what follows from the evidence

RECOMMENDATION
- answer or next move
- whether this should become a monitor

Armadilhas

• não misture inferência em fatos com fonte sem rotulá-la
• não ignore evidências fornecidas pelo usuário
• não use uma abordagem de pesquisa pesada para uma pergunta que o contexto local do repositório pode responder
• não forneça respostas sensíveis à atualidade sem datas

Verificação

• afirmações importantes são rotuladas por tipo de evidência
• saídas sensíveis à atualidade incluem datas
• a recomendação final corresponde ao modo de pesquisa real utilizado