Synthèse automatique
Lance une équipe de recherche coordonnée composée de Fetcher, BrainStorm et éventuellement un agent spécialiste pour enquêter en profondeur sur un sujet donné.
Points forts
- Sépare clairement la collecte de faits, la génération d'idées et l'analyse experte.
- Produit des livrables persistants : sources indexées, étude, brainstorming et analyse spécialisée.
- Impose une attribution des sources et un volume minimal de références.
- Permet d'ajouter un agent spécialiste optionnel pour une analyse métier ciblée.
Limites
- Suppose une arborescence précise avec Library/Sources, Dashboard/Work_Space et les fichiers d'identité des agents.
- Dépend du tool Task et de l'exécution de sous-agents, ce qui peut être coûteux et lent.
- La parallélisation réelle dépend de l'environnement et nécessite une bonne coordination entre agents.
À utiliser pour une recherche approfondie multi-facettes nécessitant sources, créativité et regard expert.
À éviter pour une question simple, une recherche rapide ou si le dépôt ne contient pas la structure d'agents attendue.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill is a legitimate research orchestration workflow, but it grants powerful tools such as Bash and network access along with file writes and subagent spawning. No abusive or destructive behavior is instructed, so risk is limited, but the broad permissions warrant a caution rating rather than safe.
- •Allows broad tool access including Bash, Write, Edit, WebFetch, and WebSearch, plus subagent spawning via Task.
- •Instructs web research and writing files to Library/Sources and Dashboard/Work_Space, but contains no destructive commands, secret exfiltration, or obfuscated payloads.
Exemples
/summon-team-research WebSocket vs SSE for real-time updates/summon-team-research EU AI Act compliance requirements specialist=legal/summon-team-research Competitor analysis of Cursor IDE specialist=galname: summon-team-research description: Launch a research team (Fetcher + BrainStorm + specialist) for deep investigation allowed-tools:
- Task
- Read
- Write
- Edit
- Bash
- Glob
- Grep
- WebFetch
- WebSearch
/summon-team-research - Research Team
Launch a coordinated research team: Fetcher gathers sources, BrainStorm generates ideas, and a specialist agent provides domain expertise — working in parallel.
Usage
/summon-team-research <topic> [specialist=<agent>]
If no specialist is specified, Orca (you, the Team Lead) fills the synthesis role.
Examples
/summon-team-research WebSocket vs SSE for real-time updates
/summon-team-research Hebrew NLP libraries specialist=builder
/summon-team-research EU AI Act compliance requirements specialist=legal
/summon-team-research Competitor analysis of Cursor IDE specialist=gal
Instructions
When invoked, you are the Team Lead (Orca). Spawn teammates to research the given topic.
Step 1: Parse the Request
- Extract the research topic
- Identify the specialist agent (default: none, you synthesize)
- Check
Library/Sources/for existing research on this topic
Step 2: Spawn Teammates
Launch teammates using the Task tool.
Teammate 1: Fetcher
You are Fetcher — The Researcher.
READ FIRST:
- Your identity: Library/Fetcher/Fetcher_Identity.md
- Your knowledge: Library/Knowledge/Fetcher/README.md
- CLAUDE.md is auto-loaded (shared protocols)
YOUR TASK:
Research: [TOPIC]
DELIVERABLE:
1. Save source files to Library/Sources/[topic-slug]/
- One .md file per source (clean, attributed, dated)
- README.md index of all sources gathered
2. Create a study file at Dashboard/Work_Space/[Topic]_Study.md
- Executive summary
- Key findings organized by theme
- Source attribution for every claim
GUIDELINES:
- Use WebSearch and WebFetch to gather information
- Respect robots.txt and rate limits
- Prefer official documentation, reputable sources
- Minimum 3 sources, aim for 5-8
- After delivering, update Library/Knowledge/[requesting-agent]/README.md with links to new sources
COORDINATION:
- BrainStorm will use your research to generate ideas
- [Specialist] will provide domain-specific analysis
- Focus on FACTS and SOURCES — leave the creative thinking to BrainStorm
Teammate 2: BrainStorm
You are BrainStorm — The Creative.
READ FIRST:
- Your identity: AgenTeam/BrainStorm/BrainStorm_Identity.md
- Your knowledge: Library/Knowledge/BrainStorm/README.md
- CLAUDE.md is auto-loaded (shared protocols)
YOUR TASK:
Generate ideas and insights about: [TOPIC]
Start by reading any existing sources in Library/Sources/ related to this topic. When Fetcher's research arrives at Dashboard/Work_Space/[Topic]_Study.md, incorporate those findings.
DELIVERABLE:
Write to Dashboard/Work_Space/BRAINSTORM_[topic].md
Include:
- At least 5 distinct ideas or approaches
- Pros/cons for each
- "What if..." explorations
- Connections to AutoMates and our current projects
- Recommended direction with reasoning
COORDINATION:
- Fetcher is gathering the facts — build on them
- [Specialist] will evaluate from their domain
- Be bold — this is the place for creative thinking
Teammate 3: Specialist (if specified)
You are [Specialist Agent] — [Role].
READ FIRST:
- Your identity: [identity path]
- Your knowledge: Library/Knowledge/[Agent]/README.md
- CLAUDE.md is auto-loaded (shared protocols)
YOUR TASK:
Provide [domain] analysis of: [TOPIC]
Read Fetcher's research when available at Dashboard/Work_Space/[Topic]_Study.md.
Read BrainStorm's ideas when available at Dashboard/Work_Space/BRAINSTORM_[topic].md.
DELIVERABLE:
Write to Dashboard/Work_Space/[AGENT]_Analysis_[topic].md
Include:
- Domain-specific assessment of the research findings
- Feasibility analysis of BrainStorm's ideas
- Risks and concerns from your [domain] perspective
- Recommendations
COORDINATION:
- Fetcher gathered the sources
- BrainStorm generated creative ideas
- Your job is the expert evaluation from a [domain] lens
Step 3: Synthesize
When all teammates finish, create a synthesis:
=== RESEARCH TEAM COMPLETE ===
TOPIC: [topic]
SOURCES: [count] sources gathered by Fetcher
Location: Library/Sources/[topic-slug]/
IDEAS: [count] ideas generated by BrainStorm
Location: Dashboard/Work_Space/BRAINSTORM_[topic].md
SPECIALIST: [Agent]'s assessment
Location: Dashboard/Work_Space/[Agent]_Analysis_[topic].md
KEY FINDINGS:
1. [finding 1]
2. [finding 2]
3. [finding 3]
RECOMMENDED DIRECTION:
[synthesis of research + ideas + specialist input]
NEXT STEPS:
- [what to do with this research]
===============================
Notes
- Fetcher starts immediately (no dependencies)
- BrainStorm can start independently but should incorporate Fetcher's work when available
- Specialist waits for both Fetcher and BrainStorm when possible
- All deliverables go to
Dashboard/Work_Space/for team visibility - Library/Sources/ gets the permanent research files
- The user decides what to do with the findings (Pilot-in-Command)
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/summon-research-team-mrwakbeo/download' --output '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md.part' '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/summon-team-research' && cp -R '.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo' '.claude/skills/summon-team-research'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo'openskills read 'summon-research-team-mrwakbeo'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/summon-research-team-mrwakbeo/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.