Vaardigheid voor onderzoeksagent
Help uw AI-agent bij het zoeken naar papers, het volgen van blogs, het opbouwen van een kennisbank, het controleren van voorspellingsmarktgegevens en het ondersteunen bij onderzoeksschrijven.
Wat het doet
Vaardigheid voor onderzoeksagent is een gereedschapskist voor AI-agenten.
Simpel gezegd helpt het uw agent om onderzoekswerk systematischer uit te voeren.
In plaats van de AI willekeurig dingen te laten zoeken en samenvatten, geeft deze vaardigheid het een set onderzoeksworkflows. Het kan zoeken naar academische papers, blogs monitoren, kennis organiseren in markdown-notities, marktkansen controleren en langdurig onderzoeksschrijven ondersteunen.
Waarom het nuttig is
De meeste mensen gebruiken AI-onderzoek op deze manier:
Zoek dit onderwerp → vat het samen → vergeet alles de volgende keer
Deze vaardigheid helpt de agent meer op deze manier te werken:
Bronnen vinden → notities organiseren → ideeën vergelijken → nuttige kennis behouden → later hergebruiken
Dat maakt het nuttig voor iedereen die een onderwerp in de loop van de tijd diepgaand moet begrijpen.
Inbegrepen onderzoeksvaardigheden
Dit vaardigheidspakket bevat verschillende subvaardigheden.
1. arXiv-onderzoek
Zoek academische papers op arXiv.
Geschikt voor:
- Vinden van AI/ML-papers
- Zoeken van papers op trefwoord
- Zoeken op auteur
- Opzoeken van een specifiek arXiv-paper-ID
- Lezen van samenvattingen
- Vinden van gerelateerd academisch werk
Voorbeeldgebruik:
Vind recente papers over AI-agenten en toolgebruik.
Zoek arXiv-papers over reinforcement learning met menselijke feedback.
Vind papers van Andrej Karpathy.
2. Blogvolger
Volg blogs, RSS-feeds en nieuwe artikelen.
Geschikt voor:
- Volgen van engineeringblogs
- Bijhouden van updates van AI-bedrijven
- In de gaten houden van concurrentieblogs
- Monitoren van onderzoekslaboratoria
- Verzamelen van nieuwe artikellinks
- Markeren van artikelen als gelezen of ongelezen
Voorbeeldgebruik:
Volg nieuwe berichten van de OpenAI-blog en de Anthropic-blog.
Toon me ongelezen artikelen van de blogs die ik volg.
Scan mijn gevolgde blogs en laat zien wat nieuw is.
3. LLM-wiki
Bouw een langetermijn-markdown-kennisbank op.
Dit is alsof je je agent een onderzoeksnotitieboekje geeft.
Het kan belangrijke bronnen opslaan, onderwerppagina's aanmaken, gerelateerde ideeën koppelen en alles georganiseerd houden als markdown-bestanden.
Geschikt voor:
- Opbouwen van een persoonlijke onderzoekswiki
- Organiseren van AI-papers
- Creëren van een onderzoeksdatabase voor startups
- Bijhouden van concurrenten
- Verspreide notities omzetten in gestructureerde kennis
- Opbouwen van een kennisbank in Obsidian-stijl
Voorbeeldgebruik:
Maak een wiki voor onderzoek naar AI-videogeneratie.
Voeg dit artikel toe aan mijn kennisbank en vat de kernideeën samen.
Wat weet mijn wiki al over AI-agenten?
4. Polymarket-onderzoek
Bevraag openbare voorspellingsmarktgegevens van Polymarket.
Geschikt voor:
- Controleren van door de markt geïmpliceerde kansen
- Opzoeken van openbare voorspellingsmarkten
- Zien hoe waarschijnlijk handelaren een gebeurtenis achten
- Volgen van veranderingen in het marktsentiment
- Lezen van prijs- en volumegegevens
Voorbeeldgebruik:
Wat denkt Polymarket over deze gebeurtenis?
Vind voorspellingsmarkten gerelateerd aan de Amerikaanse verkiezingen.
Toon de huidige waarschijnlijkheid en het handelsvolume voor deze markt.
Belangrijke opmerking:
Deze vaardigheid is alleen-lezen. Het kan openbare marktgegevens opvragen, maar plaatst geen transacties.
5. Schrijven van onderzoekspapers
Ondersteuning bij het schrijven van academische of technische onderzoekspapers.
Geschikt voor:
- Literatuuronderzoek
- Experimentplanning
- Paperstructuur
- Samenvatting schrijven
- Gerelateerd werk schrijven
- Onderzoekskader
- Zelfbeoordeling in reviewer-stijl
- Voorbereiding voor indiening
Voorbeeldgebruik:
Help me om van dit experiment een onderzoekspaperopzet te maken.
Schrijf een sectie gerelateerd werk op basis van deze papers.
Beoordeel dit paperconcept als een NeurIPS-reviewer.
Meest geschikt voor
Deze vaardigheid is het meest geschikt voor mensen die vaak complexe onderwerpen moeten onderzoeken, vergelijken, volgen of erover schrijven.
Het is vooral nuttig voor:
- AI-onderzoekers
- Indie-hackers die marktonderzoek doen
- SEO-onderzoekers
- Groeimarketeers
- Inhoudelijke onderzoekers
- Startupoprichters
- Studenten
- Technische schrijvers
- Mensen die een persoonlijke kennisbank opbouwen
Veelvoorkomende gebruiksscenario's
Academisch onderzoek
Gebruik het om papers te zoeken, samenvattingen te lezen, methoden te vergelijken en een literatuuronderzoek op te bouwen.
Vind 10 recente papers over retrieval-augmented generation en vat de hoofdrichtingen samen.
Marktonderzoek
Gebruik het om blogs, concurrenten, openbare signalen en voorspellingsmarkten te volgen.
Monitor concurrentieblogs en vat belangrijke productupdates samen.
Kennisbeheer
Gebruik het om verspreide artikelen, papers en notities om te zetten in een gestructureerde markdown-wiki.
Creëer een kennisbank over AI SEO en organiseer mijn notities in onderwerpen.
Schrijfhulp
Gebruik het om te helpen bij het structureren van lange onderzoeksartikelen, whitepapers, rapporten of academische papers.
Help me een onderzoeksrapport te schrijven over vaardigheden voor AI-agenten.
Hoe een beginner het kan begrijpen
Denk aan deze vaardigheid als een onderzoeksassistent met vijf taken:
| Taak | Wat het betekent |
|---|---|
| Paperzoeker | Vindt academische papers |
| Blogvolger | Houdt blogs en RSS-feeds in de gaten |
| Kennisbibliothecaris | Organiseert notities in een markdown-wiki |
| Marktsignaallezer | Leest voorspellingsmarktgegevens |
| Onderzoekschrijver | Helpt bij het schrijven van gestructureerde onderzoekspapers |
Welk probleem het oplost
Zonder deze vaardigheid kan AI-onderzoek rommelig worden.
Je stelt een vraag, krijgt een antwoord, en dan verdwijnt de context.
Met deze vaardigheid heeft de agent een betere onderzoeksworkflow:
- Vind nuttige bronnen
- Haal nuttige informatie eruit
- Bewaar belangrijke kennis
- Koppel gerelateerde ideeën
- Hergebruik eerder onderzoek later
- Help bevindingen om te zetten in rapporten of papers
Voorbeeldworkflow
Een typische onderzoeksworkflow zou er als volgt uit kunnen zien:
- Zoek op arXiv naar recente papers over AI-agenten
- Kies de meest relevante papers
- Sla kernbevindingen op in een LLM-wiki
- Volg gerelateerde blogs voor toekomstige updates
- Vergelijk verschillende methoden
- Schrijf een onderzoekssamenvatting
Beginnersvriendelijke voorbeelden
Voorbeeld 1: Onderzoek een nieuw onderwerp
Onderzoek AI-agenten voor SEO. Vind nuttige papers, blogposts en organiseer de kernideeën.
Voorbeeld 2: Volg een industrie
Volg de blogs van grote AI-bedrijven en vertel me wanneer er nieuwe updates zijn.
Voorbeeld 3: Bouw een kennisbank op
Maak een markdown-wiki voor mijn AI-groei-onderzoeksnotities.
Voorbeeld 4: Schrijf een rapport
Help me een gestructureerd rapport te schrijven over de huidige stand van AI-videogeneratie.
Voorbeeld 5: Vind academische ondersteuning
Vind papers die de bewering ondersteunen dat toolgebruikende agenten taakvoltooiing verbeteren.
Vereisten
Sommige subvaardigheden werken met eenvoudige web-API's en hebben geen API-sleutels nodig.
Sommige functies vereisen mogelijk opdrachtregeltools, lokale bestanden of extra instellingen, afhankelijk van hoe je ze gebruikt.
Voor de meeste beginners is de eenvoudigste manier om te beginnen:
npx skills add https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main/skills/research
Vraag de agent vervolgens om de onderzoeksvaardigheid voor een specifieke taak te gebruiken.
Goede prompts om te proberen
Gebruik de onderzoeksvaardigheid om recente papers over AI-agenten te vinden.
Gebruik de onderzoeksvaardigheid om een beginnersvriendelijke samenvatting van dit onderwerp te maken.
Gebruik de onderzoeksvaardigheid om een kleine markdown-kennisbank van deze links te bouwen.
Gebruik de onderzoeksvaardigheid om deze drie papers te vergelijken.
Gebruik de onderzoeksvaardigheid om deze blogs te monitoren en nieuwe updates samen te vatten.
Beperkingen
- Het heeft nog steeds goede prompts van de gebruiker nodig.
- De kwaliteit van het onderzoek hangt af van de kwaliteit van de bronnen.
- Sommige workflows vereisen opdrachtregeltools.
- Het kan extra instellingen nodig hebben voor blogvolging of lokaal wikibeheer.
- Het garandeert niet automatisch de waarheid. Belangrijke beweringen moeten nog steeds op bronnen worden gecontroleerd.
- Polymarket-ondersteuning is alleen-lezen en kan geen transacties plaatsen.
Beste eenvoudige beschrijving
Vaardigheid voor onderzoeksagent verandert een AI-agent in een meer georganiseerde onderzoeksassistent.
Het kan papers vinden, nuttige bronnen volgen, een markdown-kennisbank opbouwen, openbare marktsignalen controleren en helpen onderzoek om te zetten in gestructureerd schrijven.