Операции по поиску информации

Используйте эту функцию, когда пользователь просит провести исследование по актуальной теме, сравнить варианты, обогатить информацию о людях или компаниях или превратить повторяющиеся запросы в контролируемый рабочий процесс.

Это оболочка оператора, окружающая стек исследовательских функций репозитория. Она не заменяет deep-research, exa-search, или market-research; он подсказывает, когда и как использовать их вместе.

Набор навыков

При необходимости включите в рабочий процесс следующие нативные навыки ECC:

• exa-search для быстрого поиска в актуальных веб-ресурсах
• deep-research для синтеза информации из нескольких источников с указанием ссылок
• market-research когда конечным результатом должна быть рекомендация или решение с ранжированием
• lead-intelligence когда задача заключается в таргетировании на людей/компании, а не в общем исследовании
• knowledge-ops когда результат должен впоследствии быть сохранен в надежном контексте

Когда использовать

• пользователь говорит «исследовать», «поискать», «сравнить», «с кем мне поговорить» или «что нового»
• ответ зависит от текущей общедоступной информации
• пользователь уже предоставил информацию и хочет, чтобы она была учтена в новой рекомендации
• задача может повторяться настолько часто, что вместо разового поиска следует настроить мониторинг

Ограничения

• не отвечайте на текущие вопросы, опираясь на устаревшие воспоминания, если провести новый поиск несложно
• Отдельно:
  • факты из источников
  • доказательства, предоставленные пользователем
  • вывод
  • рекомендация
• не запускайте масштабный цикл исследования, если ответ уже есть в локальном коде или документации

Рабочий процесс

1. Начните с того, что пользователь уже предоставил вам

Преобразуйте любой предоставленный материал в:

• уже подтвержденные факты
• требующие проверки
• открытые вопросы

Не начинайте анализ с нуля, если пользователь уже построил часть модели.

2. Классифицируйте запрос

Перед поиском выберите подходящий вариант:

• быстрый фактический ответ
• сравнение или памятка для принятия решения
• этап привлечения/доработки
• кандидат для регулярного мониторинга

3. Сначала выберите самый «легкий» путь, ведущий к полезным доказательствам

• использование exa-search для быстрого обнаружения
• перенаправить на deep-research когда важен синтез или наличие нескольких источников
• используйте market-research когда результат должен завершиться рекомендацией
• передайте lead-intelligence когда фактическая задача заключается в ранжировании целей или поиске «теплых путей»

4. Отчет с четко обозначенными границами доказательств

В отношении важных утверждений укажите, являются ли они:

• факты из источников
• контекст, предоставленный пользователем
• выводы
• рекомендации

Ответы, в которых важна актуальность, должны содержать конкретные даты.

5. Решите, следует ли оставить эту задачу для ручного выполнения

Если есть вероятность, что пользователь будет задавать один и тот же исследовательский вопрос неоднократно, четко укажите на это и порекомендуйте использовать уровень мониторинга или рабочий процесс вместо того, чтобы бесконечно повторять один и тот же ручной поиск.

Формат вывода

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

Ловушки

• не смешивайте выводы с фактами из источников, не обозначив их
• не игнорируйте доказательства, предоставленные пользователем
• не используйте сложный исследовательский подход для вопроса, на который можно ответить с помощью локального репозитория
• не давайте ответы, чувствительные к актуальности, без указания даты

Проверка

• важные утверждения должны быть помечены с указанием типа доказательства
• результаты, чувствительные к актуальности, должны содержать даты
• окончательная рекомендация соответствует фактически используемому режиму поиска