Live Research

Live Research

Effort: light — um agente de pesquisa em segundo plano lendo a fonte viva enquanto a lane principal segue trabalhando. Remove: conclusões montadas sobre memória de modelo que o repo real depois refuta — o retrabalho de entregar um palpite.

Memória de modelo é um palpite sobre como um projeto era na época do treino. A verdade viva é o que está no disco e nos docs oficiais agora. Esta skill roda as duas pistas ao mesmo tempo: enquanto a pista principal raciocina sobre um alvo, um agente de pesquisa lê a coisa real, e os achados entram no raciocínio antes de qualquer conclusão.

Quando rodar

• Você está prestes a raciocinar sobre a estrutura de um projeto, o contrato de uma API ou o comportamento de uma biblioteca — e não leu a fonte atual.
• Um design, um conserto ou uma alegação depende de fatos que podem ter mudado desde os seus dados de treino.
• Uma pergunta precisa de fatos do mundo real que o contexto de trabalho sozinho não responde.

Os passos

1. Dispare o pesquisador em paralelo. No momento em que o raciocínio sobre um alvo começa, despache um agente de pesquisa em segundo plano no mesmo alvo. A pista principal segue trabalhando; o pesquisador lê. Nunca trave o trabalho por causa de perna que um agente faz sozinho.
2. Leia a verdade viva, do mais perto primeiro. O README do próprio projeto, depois os docs de seção mais próximos do alvo, depois a estrutura real da fonte — listagem real de diretórios, conteúdo real dos arquivos, assinaturas reais. Para fatos fora do projeto: docs oficiais, código-fonte, specs, APIs de primeira mão. Um blog que resume os docs não é fonte primária.
3. Mande os achados de volta antes das conclusões. Os achados fluem para a pista principal conforme chegam, e o raciocínio os incorpora e corrige o rumo. Uma conclusão tirada antes de o pesquisador reportar sobre aquele ponto é um palpite — marque assim até a verdade viva confirmar ou matar.
4. Prenda cada alegação à fonte que é dona dela. Cada achado carrega a fonte junto: um caminho de arquivo, uma linha citada, um link, um commit. Alegação que não dá para prender é marcada como não verificada, em voz alta — nunca vestida de fato.
5. Escreva um arquivo citado. Os achados vão para um único arquivo Markdown, cada alegação com sua fonte. Salve onde o projeto já guarda notas assim; se não houver convenção, escolha um lugar sensato e diga onde, para o próximo agente achar.
6. Lembre antes de reler. Cheque primeiro as notas de sessões anteriores — a mesma fonte pode já ter sido puxada. Reuse o achado em cache e cite a mesma fonte. Minutos de memória valem mais que horas de redescoberta.

Regras duras

• Nenhuma conclusão antes da fusão. Se o pesquisador não reportou sobre um ponto, a pista principal não pode dar aquele ponto como resolvido.
• Só fontes primárias. Siga cada alegação de volta até a fonte que é dona dela. Um resumo de segunda mão é um ponteiro, não prova.
• Headless, nunca assistido. Pesquisa em segundo plano usa um caminho de busca headless (sem janela de navegador) — nunca um navegador ao vivo que um humano está olhando; isso é outra pista.
• Não verificável significa dizer isso. Um achado sem fonte primária sai sinalizado, nunca misturado em silêncio com o resto.
• Zero atrito humano. Esta skill não adiciona passo de aprovação nem portão. É disciplina de método, não checkpoint.

O que volta

Um arquivo Markdown fundamentado e citado — mais uma pista de raciocínio que foi corrigida em pleno voo, em vez de depois de a conclusão sair. A pista principal lê o arquivo e segue.

Funciona bem com

• wayfinder — tickets de pesquisa são o tipo agente-sozinho que esta skill resolve.
• root-cause-first — a mesma disciplina de fonte primeiro, apontada para bugs.

Crédito de scaffold: Matt Pocock, research (mattpocock/skills, MIT). A composição e as regras duras aqui são BACKS AIOS.