fix(project-manager): remover Dify KB das descriptions, marcar nota TODO

Dify foi removido 06-03-2026. Skills brainstorm/discover ainda referenciam-no no corpo. Bump v1.2 + nota top-of-file. Reescrita workflow para próxima sessão. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-07 04:52:03 +01:00
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@@ -0,0 +1,137 @@
+---
+name: deep-research
+description: >
+  Pesquisa profunda em 3 layers: Hub Obsidian (Layer 1) + NotebookLM análise (Layer 2) + 
+  Web/LightRAG externo (Layer 3). Para questões complexas que requerem síntese de múltiplas fontes.
+  Upgrade do /research com NotebookLM integrado e RAG trinity completo.
+  Usar quando: análise competitiva profunda, pesquisa mercado, due diligence, relatório estratégico.
+---
+
+# /deep-research — Pesquisa Profunda com RAG Trinity
+
+Pesquisa em 3 camadas com síntese final. Mais profundo que `/research`, mais estruturado que `/hub-search`.
+
+---
+
+## Quando Usar
+
+| Situação | Skill Correcta |
+|---------|----------------|
+| "Onde está X no Hub?" | `/hub-search` |
+| "Analisa este documento" | `/research` |
+| "Pesquisa profunda + síntese de múltiplas fontes" | `/deep-research` ← este |
+| "Análise competitiva completa" | `/deep-research` + `/research competitive` |
+
+---
+
+## Protocolo (3 Layers)
+
+### Layer 1 — Hub Obsidian (conhecimento interno)
+
+```bash
+# 1a. Busca full-text no Hub
+obsidian search query="<TERMO>" format=json limit=10
+
+# 1b. Se Obsidian não responde (offline), fallback via Grep
+grep -r "<TERMO>" /media/ealmeida/Dados/Hub/ --include="*.md" -l | head -20
+
+# 1c. Verificar LightRAG para contexto interno
+mcp__lightrag__lightrag_query({
+  query: "<TERMO>",
+  mode: "hybrid"
+})
+```
+
+**Critério de suficiência Layer 1:** Encontrou 3+ documentos relevantes com contexto concreto.
+- SE suficiente para questão simples → responder + registar fonte
+- SE questão requer análise profunda → continuar para Layer 2
+
+### Layer 2 — NotebookLM (análise profunda)
+
+Seleccionar notebook relevante com base no domínio:
+
+| Domínio | Notebook ID |
+|---------|-------------|
+| Estratégia e Empreendedorismo | 79d43410-0e29-4be1-881d-84db6bdc239a |
+| Stack Tecnológico | [consultar mcp__notebooklm__ lista] |
+| Marketing e Vendas | [consultar mcp__notebooklm__ lista] |
+
+```javascript
+// Consultar notebook relevante
+mcp__notebooklm__notebook_query({
+  notebook_id: "<ID>",
+  query: "<QUESTÃO ESPECÍFICA — mais precisa que a geral>"
+})
+```
+
+**Critério de suficiência Layer 2:** NotebookLM retornou análise com citações específicas.
+- SE suficiente → sintetizar com Layer 1 + responder
+- SE requer dados externos → continuar para Layer 3
+
+### Layer 3 — Web + LightRAG (conhecimento externo)
+
+```javascript
+// 3a. LightRAG para KB externa (PDFs, transcripts)
+mcp__lightrag__lightrag_query({
+  query: "<QUESTÃO>",
+  mode: "global"  // para análise de padrões amplos
+})
+
+// 3b. Web search para dados actuais
+mcp__web-search__search({
+  query: "<QUESTÃO> site:scholar.google.com OR filetype:pdf",
+  num_results: 10
+})
+```
+
+---
+
+## Síntese Final
+
+Após recolher de 2+ layers, sintetizar:
+
+```markdown
+## Síntese — [Tópico]
+
+**Fontes consultadas:** Layer 1 (Hub), Layer 2 (NotebookLM [Notebook X]), Layer 3 (Web/LightRAG)
+
+### O que sabemos (interno)
+[Resumo Layer 1 — conhecimento já documentado]
+
+### Análise profunda
+[Resumo Layer 2 — análise NotebookLM com citações]
+
+### Contexto externo
+[Resumo Layer 3 — se consultado]
+
+### Síntese e Recomendação
+[Cruzamento das layers — resposta directa à questão]
+
+### Próximos Passos
+- [ ] Acção 1 derivada da pesquisa
+- [ ] Acção 2
+```
+
+---
+
+## Self-Improving Loop
+
+Após cada execução, registar preferências para melhorar futuras pesquisas:
+
+```bash
+# Guardar aprendizagem em Hub
+echo "$(date '+%Y-%m-%d') — deep-research — [TÓPICO] — [O QUE FUNCIONOU/NÃO FUNCIONOU]" \
+  >> /media/ealmeida/Dados/Hub/00-Inbox/research-preferences.md
+```
+
+---
+
+## Healing Log
+
+```jsonl
+{"date":"","issue":"","fix":"","source":"user|auto"}
+```
+
+---
+
+*Skill /deep-research v1.0 | 06-04-2026 | Eixo 7B — RAG Trinity + NotebookLM integrado*