¿Qué hace esta skill?

La Investigación Operativa Skill actúa como capa de orquestación sobre el stack de investigación, decidiendo cuándo y cómo combinar herramientas como exa-search, deep-research o market-research para obtener respuestas rápidas, fiables y trazables. Clasifica cada petición, elige la ruta de evidencia más ligera y reporta separando hechos con fuente, inferencias y recomendaciones accionables.

Comparación de Proveedores
Compara plataformas o productos y genera un ranking con recomendación accionable usando exa-search, deep-research y market-research.
Enriquecimiento de Contactos
Normaliza listas de empresas o contactos aportadas por el usuario y rankea por señal de interés con lead-intelligence.
Respuestas Factuales Rápidas
Obtiene datos frescos y verificables que no están en el contexto local, con fechas concretas en cada afirmación sensible a frescura.
Monitorización Recurrente
Detecta consultas que se repiten y recomienda convertirlas en flujos automatizados con knowledge-ops en lugar de repetir búsquedas manuales.

Ejemplos de uso

⚖️ Comparación de proveedores
Compara las tres principales plataformas de observabilidad para una empresa de 50 ingenieros.
👥 Enriquecimiento de contactos
Aquí tienes una lista de 20 startups de salud digital. Dime cuáles merecen contacto cálido.
🔎 Datos frescos
¿Qué hay de nuevo en regulación de IA en la UE? Dame un memo con fuentes y fechas.
🤝 Recomendación de contactos
¿Con quién debería hablar para entender el mercado de ciberseguridad en España?

Características

Orquestación multi-herramienta Combina exa-search, deep-research, market-research y lead-intelligence según el tipo de consulta y escala solo cuando hace falta.
Clasificación automática de peticiones Elige el carril adecuado antes de buscar: factual rápida, memo de comparación, enriquecimiento de contactos o candidata a monitorización.
Fronteras de evidencia explícitas Separa hechos con fuente y fecha, contexto aportado por el usuario, inferencias del modelo y recomendaciones en bloques diferenciados.
Ruta de evidencia más ligera Empieza con exa-search para descubrimiento rápido y escala a deep-research o market-research solo cuando la síntesis multifuente lo requiera.
Detección de consultas recurrentes Identifica patrones repetitivos y recomienda automatizarlos con knowledge-ops para almacenar el resultado en contexto duradero.

Preguntas frecuentes

Orquesta exa-search para descubrimiento rápido, deep-research para síntesis con citas, market-research para rankings y recomendaciones, lead-intelligence para enriquecimiento de contactos y knowledge-ops para almacenar contexto duradero.
Sí. Esta skill es una capa de decisión que orquesta herramientas que deben estar disponibles en tu entorno de Claude. No sustituye a las herramientas individuales, decide cuándo y cómo combinarlas.
Cada respuesta estructura la salida en bloques: EVIDENCIA (hechos con fuente y fecha), INFERENCIA (deducciones del modelo) y RECOMMENDATION (acción siguiente y sugerencia de monitorización si procede).
Sí. La skill normaliza cualquier material que aportes en tres bloques: hechos ya evidenciados, hechos que requieren verificación y preguntas abiertas. No reinicia el análisis desde cero si ya construiste parte del modelo.

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