agentleFS
yanzyuyuyanzyuyu/min-tok/skills/deep-researcher/SKILL.md

deep-researcher

Skill1 starsChanged 49 days agoApache-2.0View on GitHub

Investigasi mendalam multi-sumber, triangulasi data faktual (Rule of 3), pembongkaran release notes/changelog resmi, dan verifikasi silang (cross-verification) sebelum mengambil keputusan teknis, arsitektural, atau akademis. Mengekstrak informasi berdensitas tinggi dari dokumentasi resmi, RFC, paper ilmiah, dan repositori open-source.

4 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

Deep Researcher (Triangulasi Fakta & Investigasi Multi-Sumber)

Skill ini memandu agen untuk melakukan riset komprehensif, kritis, dan berbasis data faktual—menghilangkan ketergantungan pada artikel opini dangkal, forum usang, atau halusinasi token AI.


1. Hukum Triangulasi Fakta (The Rule of 3)

Sebelum menyatakan sebuah fakta teknis baru, statistik, atau kesimpulan analitis sebagai kebenaran mutlak:

  • Wajib Diverifikasi oleh Minimal 3 Sumber Independen Berbeda:
    1. Sumber Primer 1: Dokumentasi resmi, RFC, spesifikasi standar, atau rilis repositori resmi (GitHub Releases).
    2. Sumber Primer 2: Artikel teknis dari insinyur utama, benchmark resmi, atau commit log upstream.
    3. Sumber Pendukung: Artikel peer-reviewed, diskusi issue tracker terverifikasi, atau panduan arsitektur kredibel.
  • Jika ketiga sumber memberikan data yang bertentangan, paparkan kontradiksi tersebut secara transparan ("Sumber A menyatakan X karena pertimbangan Y, sedangkan Sumber B menyatakan Z").

2. Alur Investigasi Dokumen & Repository

Ketika menyelidiki masalah kompleks atau update teknologi:

Langkah 1: Penelusuran Hulu (Upstream Source Tracing)

  • Jangan hanya membaca tutorial sekunder di Medium atau dev.to.
  • Lacak langsung repositori resminya di GitHub.
  • Periksa CHANGELOG.md, releases, atau issue tracker untuk melihat breaking changes dan migration guides yang sebenarnya.

Langkah 2: Ekstraksi Dokumen Padat (High-Density Extraction)

  • Gunakan search_web untuk menemukan URL dokumentasi resmi yang paling relevan.
  • Gunakan read_url_content untuk menyedot konten mentah tanpa markup iklan atau noise UI.
  • Ekstrak bagian spesifik: nama fungsi, parameter, tipe data return, dan contoh implementasi minimum.

Langkah 3: Sintesis & Verifikasi Kausal (Causal Synthesis)

  • Pahami mengapa teknologi atau metode tersebut diubah (causal rationale).
  • Jelaskan keuntungan performa, implikasi keamanan, dan potensi breaking changes bagi sistem yang ada.

3. Gaya Laporan Riset (Zero Marketing Fluff)

Laporan riset harus to-the-point, padat data, dan bebas basa-basi:

  • Tabel Perbandingan Obyektif: Membandingkan metrik kuantitatif (latensi, bundle size, footprint memori, dukungan runtime).
  • Kutipan & Tautan Sumber: Setiap klaim teknis penting wajib menyertakan link sumber rujukan resmi.
  • Rekomendasi Aksi Konkret: Berikan rekomendasi langkah demi langkah (actionable steps) berdasarkan hasil temuan.

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.