Research Ops
- 1.4k installs
- 238k repo stars
- Updated August 5, 2026
- affaan-m/ecc
This is a copy of research-ops by affaan-m - installs and ranking accrue to the original listing.
research-ops is an ECC agent skill that orchestrates evidence-first web discovery, synthesis, and market-signal workflows for developers who need current facts, comparisons, or monitored research pipelines.
About
research-ops is an ECC workflow skill that tells coding agents when and how to combine native research skills—exa-search, deep-research, market-research, lead-intelligence, and knowledge-ops—instead of replacing them. The skill fires on triggers like investigate, compare, who to contact, or latest information, and routes tasks to quick web discovery, multi-source cited synthesis, ranked recommendations, people or company enrichment, or persistent knowledge storage. Developers reach for research-ops when answers must reflect current public evidence plus local repository context, or when a one-off query should become a repeatable monitored workflow. It is a coordination layer over affaan-m/ecc’s research stack, not a standalone search API.
- Operator wrapper that intelligently routes to exa-search, deep-research, market-research, lead-intelligence or knowledge
- Triggers on phrases like research, look up, compare, who should I talk to, or what's the latest
- Converts one-off lookups into monitored recurring workflows when appropriate
- Always incorporates any supplied local evidence or context into the output
- Prevents answering current-event questions from stale memory
Research Ops by the numbers
- 1,400 all-time installs (skills.sh)
- +85 installs in the week ending Aug 4, 2026 (Skillselion tracking)
- Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/affaan-m/ecc --skill research-opsAdd your badge
Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.
| Installs | 1.4k |
|---|---|
| repo stars | ★ 238k |
| Last updated | August 5, 2026 |
| Repository | affaan-m/ecc ↗ |
How do agents orchestrate multi-source research workflows?
Run evidence-first research that combines web discovery, synthesis, market signals, and local context into fresh recommendations or monitored workflows.
Who is it for?
Developers using ECC agents who need structured, evidence-backed research that chains multiple discovery and synthesis skills.
Skip if: Developers who only need a single quick web search without synthesis, comparison, or workflow persistence.
When should I use this skill?
The user asks to investigate, compare options, enrich people or companies, or turn a recurring query into a monitored workflow.
What you get
Fresh cited comparisons, ranked recommendations, enriched entity profiles, and optionally persisted knowledge-ops context.
- cited comparison reports
- ranked recommendations
- persisted knowledge-ops context
By the numbers
- Coordinates 5 ECC native research skills: exa-search, deep-research, market-research, lead-intelligence, knowledge-ops
Files
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
Related skills
Grill MeHave an agent relentlessly pressure-test their plan or design until every decision branch is resolved and shared understanding is reached.691k196kGrill With DocsPressure-test architecture decisions against their live codebase and living documentation before writing production code.585k196k
Lark CalendarLet their coding agents read, create, and manage events inside Lark (Feishu) Calendar directly from natural language instructions.493kLark ImLet their coding agent send instant notifications, post updates, and receive commands directly inside Lark (Feishu) workspaces.493kLark ContactLet their AI coding agents read and write contacts, send messages, and manage user data inside Lark (Feishu).493kLark AttendanceAutomatically fetch and report daily attendance data from Lark (Feishu) into their own tools or agents.493kHow it compares
Pick research-ops when a task needs routing across multiple ECC research skills; use a single search skill for one-shot lookups.
FAQ
What does research-ops do in ECC?
research-ops is an ECC coordination skill that decides when to call exa-search, deep-research, market-research, lead-intelligence, or knowledge-ops. It produces cited comparisons, recommendations, or persisted research context instead of running one generic search.
When should I use research-ops vs deep-research?
research-ops selects the right ECC research skill for the task—quick discovery, cited multi-source synthesis, market ranking, or entity enrichment. deep-research handles cited integration; research-ops tells agents when to invoke it alongside exa-search or knowledge-ops.