research-prompt
Faz seu agente transformar pedidos de pesquisa vagos em um prompt detalhado. Garante que a pesquisa seja precisa e com critérios claros.
O que ela faz
Esta ferramenta transforma pedidos de pesquisa vagos em um único pedido detalhado e claro para um pesquisador de IA. Ela garante que o pesquisador tenha todo o contexto necessário para encontrar informações precisas sem precisar fazer perguntas adicionais.
Quando usar
- ✓Quando você tem uma ideia geral sobre o que pesquisar, mas não sabe como pedir.
- ✓Quando você precisa de um resumo aprofundado sobre um tópico específico.
- ✓Quando você quer garantir que a pesquisa seja completa e baseada em fatos verificáveis.
Exemplo do que pedir para a IA
“Preciso pesquisar sobre as tendências de energia solar no Brasil nos últimos 5 anos, focando em novas tecnologias e políticas de incentivo. Quero um resumo detalhado com fontes primárias e uma análise do impacto econômico.”
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 ferramenta primeiro entende o contexto do seu pedido. Em seguida, ela cria um parágrafo único que explica o projeto, define a pergunta principal da pesquisa, lista sub-perguntas específicas, estabelece regras claras sobre o que incluir ou evitar, e especifica como as informações devem ser apresentadas (com fontes e justificativas).
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 research-promptOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/research-prompt/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Prompt de Pesquisa
Quando Usar
- Use quando o usuário quiser um resumo de pesquisa aprofundada ou um prompt para pesquisador.
- Use quando uma pergunta de pesquisa vaga precisar se tornar um parágrafo preciso e autônomo.
Objetivo: transformar uma necessidade de pesquisa vaga em UM parágrafo autônomo que um pesquisador sem conhecimento prévio do projeto possa executar sem nenhuma troca de informações adicional.
Regras
- Um parágrafo. Sem cabeçalhos, sem listas com marcadores no resultado.
- Promova a tarefa, não o tópico. Forneça identificadores de busca (período, classificação, tipo de fonte, lógica de decisão) — não apenas um assunto.
- Assuma zero conhecimento prévio. Escreva para um pesquisador que nunca ouviu falar do projeto. Comece explicando, em linguagem clara, o que é o projeto/produto, por que ele existe e a situação atual — para que eles entendam o que está acontecendo, o que precisamos e por que precisamos.
- Comece com o objetivo + decisão. Logo após essa explicação, declare a única pergunta que a pesquisa deve responder e a decisão/uso que ela informa.
- Incorpore todo o contexto. Nomes, datas, produto, fatos conhecidos anteriormente, restrições. O pesquisador não deve precisar perguntar nada ou adivinhar.
- Numere as sub-perguntas em linha (1, 2, 3…) para que a cobertura seja explícita. Mantenha entre 3–6. Uma missão por prompt — não misture perguntas não relacionadas.
- Declare as restrições. O que incluir, o que evitar (por exemplo, "apenas concorrentes não chineses", "sem jargão de marketing").
- Hierarquia de fontes. Prefira fontes primárias (documentos oficiais, GitHub, artigos, registros, changelogs); fóruns/X/Reddit são apenas sinais fracos, nunca prova factual.
- Tratamento de contradições. Se as fontes conflitarem, separe fatos confirmados / inferências / incertezas não resolvidas — não force um consenso falso. Sinalize alegações de baixa confiança para verificação.
- Barra de conclusão (defina "feito"). Não pare na primeira resposta plausível. Corrobore cada alegação principal com múltiplas fontes primárias independentes onde elas existirem; onde as fontes forem escassas, diga isso explicitamente em vez de preencher. Continue até que cada pergunta numerada seja coberta até esse padrão.
- Rodada de lacunas antes de finalizar. Exija uma passagem final de autocrítica: liste lacunas, contradições e quaisquer alegações de fonte única, em seguida, execute outra rodada de buscas para fechá-las — repita até que esteja limpo.
- Restrinja a saída rigorosamente, o método de forma flexível. Seja rigoroso com o resultado; deixe o caminho de busca flexível para que o pesquisador possa explorar.
- Exija uma saída fixa por descoberta: link da fonte + alegação específica + uma linha "por que isso importa / por que um espectador deveria se importar".
- Apenas fatos verificáveis e citáveis. Sem opiniões.
- Última frase: instrua-os a colocar tudo em um único arquivo markdown detalhado.
Processo
- Reúna o contexto dos arquivos/conversas relevantes do projeto (datas, nomes, fatos conhecidos, público, uso final) e escreva uma explicação em linguagem clara de 1–2 frases sobre o que é o projeto e por que ele existe para um leitor que não sabe nada.
- Identifique a ÚNICA pergunta que a pesquisa responde.
- Elabore 3–6 sub-perguntas numeradas que a cubram completamente.
- Adicione restrições de inclusão/evitação + o formato de saída por descoberta.
- Comprima em um parágrafo limpo. Corte o que for supérfluo.
Modelo
[Para um leitor sem conhecimento prévio: em 1–2 frases em linguagem clara, o que é o projeto/produto, por que ele existe e a situação atual.] Pesquise [TÓPICO + fatos identificadores chave] para responder a uma pergunta: [A PERGUNTA] — para [DECISÃO / USO FINAL]. Encontre: (1) …; (2) …; (3) …; (4) …. [Restrições: inclua X, evite Y.] Prefira fontes primárias; trate fóruns/redes sociais como sinal fraco apenas; se as fontes conflitarem, separe fatos de inferências e sinalize o que precisa de verificação. Não pare na primeira resposta plausível: corrobore cada alegação principal com múltiplas fontes primárias independentes onde existirem (e diga explicitamente onde não existirem), continuando até que cada pergunta numerada seja coberta até esse padrão. Antes de finalizar, faça uma passagem de autocrítica — liste lacunas, contradições e quaisquer alegações de fonte única, em seguida, execute outra rodada de buscas para fechá-las, repetindo até que esteja limpo. Para cada ponto, forneça o link da fonte, a alegação específica e uma linha "por que isso importa". Sem jargão de marketing — apenas fatos verificáveis e citáveis. Coloque tudo em um único arquivo markdown detalhado.
Executando o prompt
Para executar o prompt finalizado com um pesquisador de IA, execute-o via DeepAPI POST /v1/research/deep — siga a habilidade deep-research.
Exemplo
Solicitação do usuário:
Transforme necessidades de pesquisa vagas em um prompt de pesquisa aprofundada preciso com contexto e critérios de saída.
…
Perguntas frequentes
O que são 'fontes primárias'?
São as fontes originais da informação, como documentos oficiais, artigos científicos, relatórios de empresas ou registros públicos, em vez de resumos ou opiniões de outras pessoas.
Por que a pesquisa precisa ser em um único parágrafo?
Isso garante que todas as informações e instruções estejam concentradas e fáceis de seguir, evitando que o pesquisador se perca em múltiplos documentos ou instruções.
O que significa 'corroborar cada alegação com múltiplas fontes'?
Significa que cada fato importante encontrado deve ser confirmado por mais de uma fonte confiável e independente, para garantir a precisão e evitar informações erradas.
Detalhes
Descrição original do autor
Turn vague research needs into one precise deep-research prompt with context and output criteria.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4008
- 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
bengali-nlp
Faz seu agente processar textos em bengali. Ajuda a entender e trabalhar com a língua, normalizando o texto e lidando com suas características únicas.
affaan-m/ECC
prompt-caching-strategy
Ajuda seu agente a otimizar o uso de prompts para modelos de linguagem. Ele analisa como os prompts são feitos para encontrar maneiras de reduzir custos e tornar as respostas mais rápidas, reutilizando informações sempre que possível.
affaan-m/ECC
prompt-optimizer
Faz seu agente analisar e melhorar os prompts que você escreve. Ele sugere como adicionar informações ou mudar a forma para que o modelo de IA entenda melhor e dê a resposta desejada.
affaan-m/ECC