Recherche-Prozesse

Verwenden Sie diese Funktion, wenn der Benutzer darum bittet, aktuelle Informationen zu recherchieren, Optionen zu vergleichen, Personen- oder Unternehmensdaten anzureichern oder wiederkehrende Abfragen in einen überwachten Workflow zu integrieren.

Dies ist der Operator-Wrapper um den Recherche-Stack des Repos. Er ist kein Ersatz für deep-research, exa-searchoder market-research; er zeigt Ihnen vielmehr, wann und wie Sie diese gemeinsam einsetzen sollten.

Skill-Stack

Binden Sie diese ECC-eigenen Skills bei Bedarf in den Workflow ein:

• exa-search für die schnelle Suche im aktuellen Web
• deep-research zur Synthese aus mehreren Quellen mit Quellenangaben
• market-research wenn das Endergebnis eine Empfehlung oder eine rangbasierte Entscheidung sein soll
• lead-intelligence wenn es um die gezielte Ansprache von Personen/Unternehmen statt um allgemeine Recherche geht
• knowledge-ops wenn das Ergebnis anschließend in einem dauerhaften Kontext gespeichert werden soll

Wann sollte man es nutzen?

• Der Nutzer sagt „recherchieren“, „nachschlagen“, „vergleichen“, „an wen soll ich mich wenden?“ oder „Was gibt es Neues?“
• Die Antwort hängt von aktuell öffentlich zugänglichen Informationen ab
• Der Nutzer hat bereits Informationen bereitgestellt und möchte, dass diese in eine neue Empfehlung einfließen
• Die Aufgabe kann so häufig wiederkehren, dass sie statt einer einmaligen Abfrage zu einer Überwachung werden sollte

Leitplanken

• Beantworte aktuelle Fragen nicht aus veraltetem Gedächtnis, wenn eine neue Suche wenig Aufwand erfordert
• Getrennt:
  • aus Quellen stammende Fakten
  • vom Nutzer bereitgestellte Belege
  • Schlussfolgerung
  • Empfehlung
• Starten Sie keinen aufwendigen Rechercheprozess, wenn die Antwort bereits im lokalen Code oder in der Dokumentation zu finden ist

Ablauf

1. Gehen Sie von den Informationen aus, die der Benutzer Ihnen bereits gegeben hat

Normalisieren Sie alle bereitgestellten Informationen zu:

• bereits belegte Fakten
• die einer Überprüfung bedürfen
• offene Fragen

Beginnen Sie die Analyse nicht von Null an, wenn der Nutzer bereits einen Teil des Modells erstellt hat.

2. Klassifizieren Sie die Anfrage

Wählen Sie vor der Suche den richtigen Weg:

• schnelle sachliche Antwort
• Vergleich oder Entscheidungshilfe
• Lead-/Anreicherungsdurchlauf
• Kandidat für wiederkehrende Überwachung

3. Wählen Sie zunächst den einfachsten Weg, um nützliche Beweise zu finden

• Verwenden exa-search für eine schnelle Ermittlung
• eskalieren zu deep-research wenn Synthese oder mehrere Quellen eine Rolle spielen
• verwenden market-research wenn das Ergebnis in einer Empfehlung münden soll
• an lead-intelligence wenn die eigentliche Anforderung in einer Zielrangliste oder der Ermittlung vielversprechender Ansätze besteht

4. Bericht mit klar definierten Grenzen der Evidenz

Geben Sie bei wichtigen Behauptungen an, ob es sich um Folgendes handelt:

• aus Quellen stammende Fakten
• vom Nutzer bereitgestellter Kontext
• Schlussfolgerungen
• Empfehlungen

Aktualitätsabhängige Antworten sollten konkrete Datumsangaben enthalten.

5. Entscheiden Sie, ob die Aufgabe manuell bleiben soll

Wenn der Nutzer dieselbe Recherchefrage wahrscheinlich wiederholt stellen wird, weisen Sie ausdrücklich darauf hin und empfehlen Sie eine Überwachungs- oder Workflow-Ebene, anstatt dieselbe manuelle Suche endlos zu wiederholen.

Ausgabeformat

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

Fallstricke

• Vermischen Sie keine Schlussfolgerungen mit den zitierten Fakten, ohne diese zu kennzeichnen
• Ignoriere keine vom Nutzer bereitgestellten Belege
• Verwenden Sie keinen aufwendigen Recherchepfad für eine Frage, die anhand des lokalen Repo-Kontexts beantwortet werden kann
• Geben Sie keine aktualitätsabhängigen Antworten ohne Datumsangaben

Überprüfung

• Wichtige Behauptungen werden nach Beweisart gekennzeichnet
• Aktualitätsabhängige Ergebnisse enthalten Datumsangaben
• Die abschließende Empfehlung entspricht dem tatsächlich verwendeten Recherchemodus