ULW-Research — Bộ điều phối nghiên cứu siêu sâu

Làm được gì

ulw-research không phải "tìm kiếm nhanh" mà là một giao thức nghiên cứu bão hòa:

1. Đề xuất định dạng sản phẩm trước tiên — mặc định PDF + DOCX, kèm các lựa chọn phù hợp (slide, HTML, Markdown) và cả template: bố cục mục, kiểu trích dẫn, độ dài, ngôn ngữ. Sau đó dừng lại chờ bạn chọn.
2. Phân rã câu hỏi (Phase 0) — chia thành ít nhất 3 trục độc lập và tạo thư mục nhật ký .omo/ulw-research/<timestamp>/.
3. Đợt song song (Phase 1) — spawn cùng lúc các worker: explore (codebase), librarian (web/tài liệu/GitHub), browsing (trang bị chặn), repo-dive (đọc sâu repo). Nếu harness có team mode thì lập đội tối đa, mỗi thành viên một trục.
4. Vòng lặp EXPAND (Phase 2) — mỗi worker phải kết thúc bằng danh sách LEAD:; điều phối viên lập tức spawn worker mới cho từng đầu mối cho đến khi cạn (hoặc 3 đợt không có gì mới / tối đa 5 đợt).
5. Kiểm chứng bằng thực nghiệm (Phase 3) — các nhận định gây tranh cãi, chưa có tài liệu hoặc liên quan hiệu năng phải được chứng minh bằng cách chạy code thật.
6. Tổng hợp có trích dẫn + cổng QA hình ảnh (Phase 4–5) — mọi nhận định đều gắn nguồn hoặc artifact kiểm chứng; báo cáo có chart/Mermaid phải qua kiểm tra bản render trước khi giao.

Điểm mạnh riêng: các sổ bằng chứng claim-graph.md, observation-manifest.md, intent-diff.md giúp truy vết mỗi kết luận về đúng quan sát gốc.

Phù hợp với ai

• Người phải làm nghiên cứu mà một nhận định sai rất đắt: pháp lý, y tế, tài chính, mua sắm, tài liệu công khai.
• Dev cần bản đồ đầy đủ một luồng trong codebase lớn, kèm đường dẫn file:line làm bằng chứng.
• Người dùng nâng cao đã có môi trường subagent song song (OMO/Codex multi_agent, OpenCode team_mode).
• Không dành cho câu hỏi nhỏ cần trả lời nhanh — chi phí token và thời gian sẽ rất lớn.

Ví dụ sử dụng

• "/ulw-research khảo sát toàn bộ luồng xác thực của hệ thống và so với chuẩn OAuth" → worker explore quét code + worker librarian đọc RFC/tài liệu, kết quả là báo cáo PDF+DOCX có trích dẫn.
• "ulw-research: so sánh 5 vector database về hiệu năng, license, chi phí vận hành" → mỗi sản phẩm một trục, đối chiếu tài liệu chính thức, benchmark, GitHub issues; điểm tranh cãi được chạy script để kiểm chứng.
• "hyperdebate tài liệu quyết định kiến trúc này" → ít nhất 2 thành viên red-team tấn công từng nhận định, sau đó một đội tinh chỉnh mài lại bản tổng hợp.

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục packages/shared-skills/skills/ulw-research từ repo GitHub code-yeongyu/oh-my-openagent vào ~/.claude/skills/code-yeongyu-ulw-research/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.