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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>
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name: research-pipeline
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description: >
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Pipeline de pesquisa RAG trinity: Layer 1 (Obsidian CLI Hub), Layer 2 (NotebookLM),
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Layer 3 (LightRAG externo). Orquestra as 3 camadas em sequência para pesquisas
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profundas. Usar quando /hub-search ou /knowledge isolados não são suficientes,
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quando o tema cruza conteúdo interno+externo, ou para research antes de executar
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tarefas complexas (Eixo 7B, Stack Q2 2026).
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# /research-pipeline — Pipeline Trinity de Pesquisa
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Orquestra as 3 camadas RAG em sequência para obter contexto completo antes de executar tarefas.
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```
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Layer 1: Obsidian CLI → conteúdo Hub (notas, PROCs, docs internas)
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Layer 2: NotebookLM → análise profunda (58 notebooks temáticos)
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Layer 3: LightRAG → conteúdo externo (1612 docs, PDFs, transcripts)
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```
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## Uso
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```
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/research-pipeline "tema ou pergunta"
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/research-pipeline "LightRAG configuração" --layers 1,2
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/research-pipeline "PROC-MCP" --quick (só Layer 1)
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/research-pipeline "n8n webhook setup" --deep (todas as layers)
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```
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## Workflow
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### Passo 1 — Layer 1: Hub via Obsidian CLI
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```bash
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obsidian search "TERMO" --include-backlinks --format json
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```
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**Se CLI offline:** fallback para Grep no Hub.
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Registar: `L1_results`, `L1_score` (0-100, baseado em nº resultados).
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### Passo 2 — Avaliar se Layer 2 é necessária
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```
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SE L1_score >= 80 E query é operacional (PROC, QR, path):
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→ PARAR — resultado suficiente, retornar L1
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SE L1_score < 80 OU query é conceptual/analítica:
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→ Avançar para Layer 2
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```
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### Passo 3 — Layer 2: NotebookLM (análise profunda)
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Usar routing da skill `/knowledge` para seleccionar notebooks relevantes.
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```javascript
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// Max 2 notebooks para performance
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mcp__notebooklm__notebook_query({ notebook_id, query })
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```
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Registar: `L2_results`, `L2_confidence`.
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### Passo 4 — Avaliar se Layer 3 é necessária
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```
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SE query menciona PDFs, vídeos, transcripts, conteúdo externo:
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→ Avançar para Layer 3
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SE L2_confidence >= 70:
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→ PARAR — retornar L1+L2 combinados
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```
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### Passo 5 — Layer 3: LightRAG (conteúdo externo)
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```javascript
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mcp__lightrag__lightrag_query({
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query: "TERMO",
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mode: "hybrid" // combina vector + graph
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})
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```
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### Passo 6 — Síntese e output
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```markdown
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## Research: "[termo]"
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### Hub (Layer 1) — [N notas encontradas]
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[Resultados mais relevantes com paths]
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### NotebookLM (Layer 2) — [notebook usado]
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[Insights e contexto analítico]
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### Externo (Layer 3) — [N docs]
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[Conteúdo complementar de fontes externas]
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### Síntese
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[Resposta integrada das 3 camadas]
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### Qualidade
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- L1: [N resultados]
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- L2: [confidence%] via [notebook]
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- L3: [N docs]
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- Tempo: ~[X]s
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```
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## Modos rápidos
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| Flag | Layers activas | Uso |
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| `--quick` | L1 apenas | PROCs, paths, comandos |
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| (default) | L1 + L2 | Maioria das queries |
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| `--deep` | L1 + L2 + L3 | Investigação completa |
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## Integração com outras skills
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Antes de /wp-dev → /research-pipeline --quick "PROC-WordPress"
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Antes de /cwp-* → /research-pipeline --quick "PROC-CWP"
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Antes de design → /research-pipeline "design guidelines descomplicar"
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Para /deep-research → /research-pipeline --deep (base de contexto)
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```
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## Regras
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1. **Layer 1 sempre primeiro** — mais rápido e frequentemente suficiente
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2. **Max 2 notebooks NotebookLM** por query (performance)
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3. **L3 só para conteúdo externo** — não duplicar com L1
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4. **Timeout L3:** 30s — se exceder, retornar L1+L2
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5. **Citar fonte** de cada resultado no output
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*Skill v1.0.0 | 06-04-2026 | Descomplicar®*
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## Healing Log
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Registo de erros conhecidos e como evitá-los. Lido automaticamente antes de executar.
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```jsonl
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{"date":"","issue":"","fix":"","source":"user|auto"}
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```
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*Adicionar nova linha após cada erro corrigido.*
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