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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: research-pipeline
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description: >
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Pipeline de pesquisa em 2 camadas: Layer 1 (Obsidian CLI Hub), Layer 2 (NotebookLM).
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Orquestra as camadas em sequência para pesquisas profundas. Usar quando /hub-search
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ou /knowledge isolados não são suficientes, quando o tema cruza conteúdo
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interno+externo, ou para research antes de executar tarefas complexas.
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# /research-pipeline — Pipeline de Pesquisa em 2 Camadas
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Orquestra as 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 (65 notebooks temáticos)
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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 "PROC-MCP" --quick (só Layer 1)
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/research-pipeline "n8n webhook setup" --deep (L1 + L2)
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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 2 é suficiente
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```
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SE L2_confidence >= 70:
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→ PARAR — retornar L1+L2 combinados
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SE L2_confidence < 70:
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→ Reportar lacuna e sugerir pesquisa Web manual
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```
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### Passo 5 — 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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### Síntese
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[Resposta integrada das 2 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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- Tempo: ~[X]s
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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 (exaustivo) | 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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## 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. **Citar fonte** de cada resultado no output
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*Skill v1.1.0 | 13-04-2026 | Descomplicar® — LightRAG removido (0 docs, serviço desactivado)*
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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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