Best fit
- 証拠優先のECC現状調査ワークフロー。ユーザーが現在の公開証拠と提供されたローカルコンテキストに基づいて最新の事実、比較、情報の充実、または推奨事項を求める場合に使用する。
affaan-m/ECC
research-ops
証拠優先のECC現状調査ワークフロー。ユーザーが現在の公開証拠と提供されたローカルコンテキストに基づいて最新の事実、比較、情報の充実、または推奨事項を求める場合に使用する。
58Collecting
See how to use itView GitHub source
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/research-ops"Automated source guide
Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
Turn research-ops's source instructions into a guide you can follow
According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: ユーザーが現在の情報の調査、オプションの比較、人物や企業情報の充実、または繰り返しのクエリをモニタリング可能なワークフローに変換することを求める場合に使用する。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/research-ops"Bring this context
- A concrete task that matches the documented purpose of research-ops.
- The files, examples, or context the task depends on.
- Your constraints, target environment, and definition of done.
Expected outputs
- A result that follows the pinned research-ops instructions.
- A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
- A final check against the source workflow and relevant permission signals.
Key source sections
Read research-ops through these 5 source sections
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
スキルスタック
関連する場面では、これらのECCネイティブスキルをワークフローに組み込む：
exa-search：現在のウェブ情報の素早い発見に使用deep-research：引用付きの複数ソース統合に使用market-research：最終結果が推奨または優先順位付け決定である場合に使用
使用場面
ユーザーが「調査」「調べる」「比較」「誰に連絡すべきか」「最新情報」に言及する場合 答えが現在の公開情報に依存する場合 ユーザーが証拠を提供し、それを新しい推奨事項に組み込んでほしい場合 タスクが繰り返し発生する可能性があり、一回限りのクエリではなくモニタリングに転換すべき場合
ユーザーが「調査」「調べる」「比較」「誰に連絡すべきか」「最新情報」に言及する場合答えが現在の公開情報に依存する場合ユーザーが証拠を提供し、それを新しい推奨事項に組み込んでほしい場合
安全策
新鮮な検索が安価な場合、古い記憶に頼って現在の問いに答えない 以下を区別する： 出典付きの事実 ユーザーが提供した証拠 推論 推奨事項 答えがローカルコードまたはドキュメントにすでに存在する場合、重い調査プロセスを起動しない
新鮮な検索が安価な場合、古い記憶に頼って現在の問いに答えない以下を区別する：出典付きの事実
ワークフロー
すでに証拠がある事実 検証が必要な内容 未解決の問い
すでに証拠がある事実検証が必要な内容未解決の問い
1. ユーザーがすでに提供した情報から始める
すでに証拠がある事実 検証が必要な内容 未解決の問い
すでに証拠がある事実検証が必要な内容未解決の問い
SkillSignal prompt templates
Provide the task, context, and acceptance criteria
These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.
Task-start prompt
Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.
Use research-ops to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.
Source-guided execution
Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.
Apply the pinned research-ops source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “スキルスタック”, “使用場面”, “安全策”, “ワークフロー”, “1. ユーザーがすでに提供した情報から始める”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].
Result-review prompt
Check omissions, permissions, and source drift before delivery.
Review the current research-ops result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.
Output checklist
Verify each item before delivery
The task matches the purpose documented in the SKILL.md.
The source section “スキルスタック” has been checked.
The source section “使用場面” has been checked.
The source section “安全策” has been checked.
The source section “ワークフロー” has been checked.
Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.
Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.
Any file, command, network, or data action has been reviewed.
Choose a different workflow
When another Skill is the better fit
research-ops
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailresearch-ops
以证据为先的ECC当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailab-testing
When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program
A separate implementation from coreyhaines31/marketingskills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
What does research-ops do?
ユーザーが現在の情報の調査、オプションの比較、人物や企業情報の充実、または繰り返しのクエリをモニタリング可能なワークフローに変換することを求める場合に使用する。
How do I start using research-ops?
The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/research-ops". Inspect the command and pinned source before running it.
Which Agent platforms does it declare?
No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.
Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
58/100
Source repository last pushed
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Documentation19/30
Specificity7/25
Maintenance20/20
Trust signals12/25
Compare before choosing
Related Agent Skills and source variants
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
research-ops by affaan-m
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.
research-ops by affaan-m
以证据为先的ECC当前状态研究工作流程。当用户希望基于当前公开证据和提供的本地上下文获取最新事实、比较、丰富信息或建议时使用。
ab-testing by coreyhaines31
When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program
churn-prevention by coreyhaines31
When the user wants to reduce churn, build cancellation flows, set up save offers, recover failed payments, or implement retention strategies. Also use when the user mentions 'churn,' 'cancel flow,' 'offboarding,' 'save offer,' 'dunning,' 'failed payment recovery,' 'win-back,' 'retention,' 'exit survey,' 'pause subscription,' 'involuntary churn,' 'people keep canceling,' 'churn rate is too high,' 'how do I keep users,' or 'customers are leaving.' Use this whenever someone is losing subscribers o
design-review by event4u-app
Use when the user says "review the design", "check the UI", or wants a comprehensive UI/UX review. Uses a 7-phase methodology covering interaction, responsiveness, accessibility, and more.
View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min
リサーチオペレーション
ユーザーが現在の情報の調査、オプションの比較、人物や企業情報の充実、または繰り返しのクエリをモニタリング可能なワークフローに変換することを求める場合に使用する。
これはリポジトリのリサーチスタックの操作ラッパーである。deep-research、exa-search、market-research の代替品ではなく、それらをいつどのように組み合わせて使うかを指示するものである。
スキルスタック
関連する場面では、これらのECCネイティブスキルをワークフローに組み込む：
exa-search：現在のウェブ情報の素早い発見に使用deep-research：引用付きの複数ソース統合に使用market-research：最終結果が推奨または優先順位付け決定である場合に使用lead-intelligence：タスクが一般的な調査ではなく人物/企業を対象とする場合に使用knowledge-ops：結果を後続のコンテキスト用に永続的に保存する必要がある場合に使用
使用場面
- ユーザーが「調査」「調べる」「比較」「誰に連絡すべきか」「最新情報」に言及する場合
- 答えが現在の公開情報に依存する場合
- ユーザーが証拠を提供し、それを新しい推奨事項に組み込んでほしい場合
- タスクが繰り返し発生する可能性があり、一回限りのクエリではなくモニタリングに転換すべき場合
安全策
- 新鮮な検索が安価な場合、古い記憶に頼って現在の問いに答えない
- 以下を区別する：
- 出典付きの事実
- ユーザーが提供した証拠
- 推論
- 推奨事項
- 答えがローカルコードまたはドキュメントにすでに存在する場合、重い調査プロセスを起動しない
ワークフロー
1. ユーザーがすでに提供した情報から始める
提供された素材を以下に正規化する：
- すでに証拠がある事実
- 検証が必要な内容
- 未解決の問い
ユーザーがすでに部分的なモデルを構築している場合、ゼロから再分析しない。
2. リクエストを分類する
検索前に正しいパスを選択する：
- 素早い事実的回答
- 比較または意思決定メモ
- リード/情報充実処理
- 繰り返しモニタリング候補
3. 最も軽量な有効な証拠パスを優先する
exa-searchを使って素早い発見を行う- 統合または複数ソース情報が必要な場合、
deep-researchにアップグレードする - 結果を推奨形式で提示する必要がある場合、
market-researchを使用する - 実際のニーズがターゲット優先順位付けやウォームパス発見の場合、
lead-intelligenceに転送する
4. 証拠の境界を明示してレポートする
重要な主張については、それが以下のどれであるかを述べる：
- 出典付きの事実
- ユーザーが提供したコンテキスト
- 推論
- 推奨事項
時効性の高い回答には具体的な日付を含める。
5. タスクを手動のままにすべきか決定する
ユーザーが同じ調査の問いを繰り返す可能性がある場合、それを明示し、永遠に同じ手動検索を繰り返すのではなく、モニタリングまたはワークフローレイヤーの採用を提案する。
出力フォーマット
問いのタイプ
- 事実的 / 比較的 / 補完的 / モニタリング的
証拠
- 出典付きの事実
- ユーザーが提供したコンテキスト
推論
- 証拠から導かれた結論
推奨事項
- 答えまたは次のアクション
- モニタリング項目にすべきか否か
よくある落とし穴
- 出典付きの事実と推論を、ラベルなしで混在させない
- ユーザーが提供した証拠を無視しない
- ローカルリポジトリのコンテキストで答えられる問いに重い調査パスを使わない
- 日付のない時効性の高い答えを返さない
検証
- 重要な主張には証拠タイプのラベルを付ける
- 時効性の高い出力には日付を含める
- 最終的な推奨事項は実際に使用した調査モードと一致させる
- Source repo
- affaan-m/ECC
- Skill path
- docs/ja-JP/skills/research-ops/SKILL.md
- Commit SHA
- 4e973d3eaf92
- Repository license
- MIT
- Data collected