ealmeida
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- knowledge/SKILL.md v2.2.0: Família A passa a 4 fontes (Supabase, CC memory, Hub, Desk CRM) - hub-search/SKILL.md v1.1.0: RAG Trinity actualizada (2 layers) - research-pipeline/SKILL.md v1.1.0: Layer 3 LightRAG removida - deep-research/SKILL.md v1.1.0: Layer 3 passa a Web apenas Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: deep-research
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description: >
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Pesquisa profunda em 3 layers: Hub Obsidian (Layer 1) + NotebookLM análise (Layer 2) +
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Web externo (Layer 3). Para questões complexas que requerem síntese de múltiplas fontes.
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Usar quando: análise competitiva profunda, pesquisa mercado, due diligence, relatório estratégico.
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# /deep-research — Pesquisa Profunda com RAG Trinity
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Pesquisa em 3 camadas com síntese final. Mais profundo que `/research`, mais estruturado que `/hub-search`.
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## Quando Usar
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| Situação | Skill Correcta |
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| "Onde está X no Hub?" | `/hub-search` |
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| "Analisa este documento" | `/research` |
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| "Pesquisa profunda + síntese de múltiplas fontes" | `/deep-research` ← este |
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| "Análise competitiva completa" | `/deep-research` + `/research competitive` |
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## Protocolo (3 Layers)
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### Layer 1 — Hub Obsidian (conhecimento interno)
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```bash
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# 1a. Busca full-text no Hub
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obsidian search query="<TERMO>" format=json limit=10
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# 1b. Se Obsidian não responde (offline), fallback via Grep
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grep -r "<TERMO>" /media/ealmeida/Dados/Hub/ --include="*.md" -l | head -20
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```
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**Critério de suficiência Layer 1:** Encontrou 3+ documentos relevantes com contexto concreto.
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- SE suficiente para questão simples → responder + registar fonte
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- SE questão requer análise profunda → continuar para Layer 2
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### Layer 2 — NotebookLM (análise profunda)
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Seleccionar notebook relevante com base no domínio:
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| Domínio | Notebook ID |
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| Estratégia e Empreendedorismo | 79d43410-0e29-4be1-881d-84db6bdc239a |
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| Stack Tecnológico | [consultar mcp__notebooklm__ lista] |
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| Marketing e Vendas | [consultar mcp__notebooklm__ lista] |
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```javascript
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// Consultar notebook relevante
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mcp__notebooklm__notebook_query({
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notebook_id: "<ID>",
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query: "<QUESTÃO ESPECÍFICA — mais precisa que a geral>"
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})
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```
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**Critério de suficiência Layer 2:** NotebookLM retornou análise com citações específicas.
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- SE suficiente → sintetizar com Layer 1 + responder
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- SE requer dados externos → continuar para Layer 3
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### Layer 3 — Web (conhecimento externo)
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```javascript
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// Web search para dados actuais
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mcp__web-search__search({
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query: "<QUESTÃO> site:scholar.google.com OR filetype:pdf",
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num_results: 10
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})
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```
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## Síntese Final
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Após recolher de 2+ layers, sintetizar:
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```markdown
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## Síntese — [Tópico]
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**Fontes consultadas:** Layer 1 (Hub), Layer 2 (NotebookLM [Notebook X]), Layer 3 (Web)
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### O que sabemos (interno)
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[Resumo Layer 1 — conhecimento já documentado]
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### Análise profunda
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[Resumo Layer 2 — análise NotebookLM com citações]
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### Contexto externo
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[Resumo Layer 3 — se consultado]
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### Síntese e Recomendação
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[Cruzamento das layers — resposta directa à questão]
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### Próximos Passos
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- [ ] Acção 1 derivada da pesquisa
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- [ ] Acção 2
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```
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## Self-Improving Loop
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Após cada execução, registar preferências para melhorar futuras pesquisas:
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```bash
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# Guardar aprendizagem em Hub
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echo "$(date '+%Y-%m-%d') — deep-research — [TÓPICO] — [O QUE FUNCIONOU/NÃO FUNCIONOU]" \
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>> /media/ealmeida/Dados/Hub/00-Inbox/research-preferences.md
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```
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## Healing Log
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```jsonl
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{"date":"","issue":"","fix":"","source":"user|auto"}
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```
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*Skill /deep-research v1.1.0 | 13-04-2026 | LightRAG removido — Layer 3 passa a Web apenas*
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