USP

PhD-level autonomous research with transparent source tiering and persistent disk checkpoints to survive context compaction.

Use cases

• 01Deep technical state-of-the-art analysis
• 02Academic literature reviews
• 03Market and business model research
• 04Complex problem solving using mental models
• 05Fact-checking and source verification

Detected files (2)

• plugins/recursive-research/skills/recursive-research/SKILL.mdskill
  Show content (18320 bytes)

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  name: recursive-research
  version: 2.2.0
  author: Joseph Huayhualla (@Anjos2)
  license: MIT
  repository: https://github.com/Anjos2/recursive-research
  description: Investigación recursiva profunda con loop auto-regulado hasta nivel PhD. Aplicable a cualquier dominio (ciencia, tecnología, negocio, arte, humanidades). Usa WDM + Inversión Munger para decisiones autónomas, tiering de fuentes confiables, y checkpointing a disco para sobrevivir límites de contexto.
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  # Skill: Investigación Recursiva Profunda (v2.0)
  
  Investigación auto-regulada que itera hasta alcanzar **nivel PhD** sobre una semilla de investigación (tema raíz). Funciona en cualquier dominio: ciencias formales, naturales, sociales, humanidades, artes, tecnología, negocio.
  
  ## Cuándo usar
  
  - Quieres profundizar en un tema hasta el nivel de un experto
  - Necesitas entender un campo nuevo para tomar decisiones informadas
  - Preparas un documento técnico, paper, propuesta o estudio
  - Quieres identificar estado del arte + gaps de conocimiento
  
  ## Principios
  
  1. **Pregunta antes de investigar** — la skill interroga al usuario sobre semilla, modo y fuentes ANTES de arrancar
  2. **Fuentes confiables con tiering transparente** — rechaza automáticamente fuentes no fiables
  3. **WDM + Inversión Munger** en toda decisión autónoma no trivial
  4. **Loop con auto-regulación** — no iteraciones fijas; criterio medible para cerrar
  5. **Checkpointing defensivo** — guarda a disco cada ciclo; sobrevive compact / cierre de sesión
  6. **Pausa preventiva** — detecta proximidad al límite de contexto y sugiere pausar antes del cierre forzoso
  
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  ## Flujo completo
  
  ### Fase 0 — Preguntas iniciales (la skill interroga)
  
  Al invocar `/recursive-research`, la skill pregunta al usuario, en orden:
  
  1. **Semilla de investigación**: "¿Cuál es el tema que quieres investigar?" (texto libre)
  2. **Modo**: `web` / `local` / `mixto`
  3. **Si incluye local**: "¿Qué rutas locales debo investigar?" (lista de paths separados por comas)
  4. **Fuentes priorizadas** (opcional): autores, dominios, publicaciones preferidas
  5. **Fuentes excluidas** (opcional)
  6. **Tope duro de ciclos** (default: 20; configurable)
  
  La skill presenta un resumen y espera confirmación antes de arrancar.
  
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  ### Fase 1 — Preparación del espacio de trabajo
  
  1. Generar `slug` de la semilla (kebab-case, máx. 40 caracteres)
  2. Verificar / crear `memoria/investigaciones/<slug>/` en el directorio de trabajo actual
     - **Si `memoria/` NO existe, crearla** explicando: *"No existe la carpeta `memoria/` en el proyecto. La creo porque la skill necesita consolidar hallazgos en disco cada ciclo — es lo que permite reanudar la investigación en sesiones nuevas."*
  3. Crear archivos iniciales:
     - `estado.md` — metadatos, progreso, métricas
     - `hilos.md` — árbol de hilos semilla + sub-hilos
     - `fuentes-tier-1.md`, `fuentes-tier-2.md`, `fuentes-tier-3.md`, `fuentes-rechazadas.md`
     - `hallazgos.md` — consolidación
  
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  ### Fase 2 — Identificar hilos semilla
  
  Generar **3-5 hilos semilla** (ángulos distintos del tema).
  
  **Aplicar WDM a la selección de hilos**:
  
  | Criterio | Peso | Qué evalúa |
  |---|---|---|
  | Cobertura conceptual | 4 | ¿Cubre una dimensión distinta del tema? |
  | Diversidad de perspectivas | 3 | ¿Trae voces / escuelas distintas? |
  | Accesibilidad de fuentes | 3 | ¿Existen fuentes Tier 1/2 para este hilo? |
  | Relevancia al usuario | 4 | ¿Alinea con el objetivo que motivó la investigación? |
  
  Evaluar 5-8 hilos candidatos, seleccionar top 3-5.
  
  **Inversión Munger sobre los hilos elegidos**:
  - ¿Qué hilo importante estoy ignorando?
  - ¿Qué perspectiva ausente haría que mi investigación sea parcial?
  - ¿Qué escuela / voz disidente no aparece?
  
  Si la inversión revela un hilo crítico faltante, agregarlo y re-ejecutar WDM.
  
  **Ejemplos por dominio** (NO solo código):
  
  | Dominio | Semilla | Hilos típicos |
  |---------|---------|---------------|
  | Ciencia | Inmunoterapia contra cáncer | Mecanismos moleculares / Ensayos clínicos / Historia y evolución / Controversias y limitaciones / Estado comercial |
  | Arte | Minimalismo en música del siglo XX | Compositores clave / Técnicas / Contexto histórico-cultural / Crítica y recepción / Obras emblemáticas |
  | Negocio | Modelos de monetización SaaS B2B | Pricing strategies / Métricas financieras / Casos documentados / Marco legal / Psicología de compra B2B |
  | Humanidades | Filosofía estoica aplicada moderna | Fuentes primarias (Epicteto, Séneca, Aurelio) / Interpretaciones contemporáneas / Aplicaciones prácticas / Críticas filosóficas / Evidencia empírica psicológica |
  | Tecnología | Arquitectura hexagonal en microservicios | Fundamentos teóricos / Implementaciones por lenguaje / Casos reales / Trade-offs y críticas / Herramientas |
  
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  ### Fase 3 — Detectar herramientas disponibles
  
  Antes del primer ciclo, detectar MCPs disponibles y ordenar por preferencia:
  
  **Preferencia (mayor a menor velocidad/efectividad)**:
  
  1. **MCPs de scraping optimizados para IA**: Firecrawl (`firecrawl_scrape`, `firecrawl_crawl`, `firecrawl_search`, `firecrawl_extract`) — texto estructurado, rápido
  2. **MCPs de documentación oficial**: Context7 (`query-docs`) — cuando la fuente es una librería/framework
  3. **Herramientas nativas**: `WebSearch`, `WebFetch` — fallback universal
  4. **MCPs de navegación real (Chrome DevTools)**: DESPRIORIZADOS — solo si el contenido requiere ejecución JS explícita (SPAs sin SSR, contenido tras auth)
  
  Razón: scrapers de IA son 10-50× más rápidos que navegadores reales y dan texto ya estructurado.
  
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  ### Fase 4 — Fuentes semilla sugeridas
  
  La skill presenta al usuario una lista de fuentes semilla **pre-cargadas por dominio** para que **confirme, añada o rechace**:
  
  **Ciencia general / papers**:
  - arXiv (https://arxiv.org) — preprints en física, matemáticas, CS, biología, economía
  - Semantic Scholar (https://www.semanticscholar.org) — red de citaciones
  - Google Scholar (https://scholar.google.com)
  - Connected Papers (https://www.connectedpapers.com) — mapas visuales de citaciones
  - OpenReview (https://openreview.net) — revisiones abiertas en ML
  
  **Medicina / biología**:
  - PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)
  - Cochrane Library (https://www.cochranelibrary.com) — meta-análisis
  - WHO (https://www.who.int)
  - ClinicalTrials.gov
  
  **Humanidades / ciencias sociales**:
  - JSTOR (https://www.jstor.org)
  - SSRN (https://www.ssrn.com)
  - Project MUSE (https://muse.jhu.edu)
  
  **Código / tecnología**:
  - GitHub (búsqueda, topics, starred lists de expertos)
  - Context7 para docs oficiales (si MCP disponible)
  - RFCs (https://www.rfc-editor.org)
  - W3C specs (https://www.w3.org/TR/)
  
  **Datos / estadística**:
  - Banco Mundial (https://data.worldbank.org)
  - OECD Data (https://data.oecd.org)
  - Our World in Data (https://ourworldindata.org)
  - Pew Research (https://www.pewresearch.org)
  - Eurostat, INE, y equivalentes nacionales
  
  **Arte / cultura / humanidades**:
  - Europeana (https://www.europeana.eu)
  - Google Arts & Culture (https://artsandculture.google.com)
  - Internet Archive (https://archive.org)
  - Project Gutenberg (https://www.gutenberg.org)
  
  **Generales**:
  - Wikipedia — como PUNTO DE PARTIDA. Saltar siempre a la sección de **referencias** para llegar a Tier 1/2
  - Wikidata — datos estructurados
  
  **Fuentes locales** (si el usuario proporcionó rutas):
  - Listar estructura de carpeta
  - Priorizar `.md`, `.pdf`, `.txt`, `.doc/.docx`, `.html`, `.epub`
  - Usar herramientas de lectura del agente (Read, Grep, Glob)
  
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  ### Fase 5 — Ciclo de investigación (LOOP auto-regulado)
  
  Cada ciclo ejecuta los siguientes sub-pasos.
  
  #### 5.1. Elegir el hilo con menor cobertura
  
  Calcular cobertura actual de cada hilo (`hallazgos_registrados / hallazgos_esperados_proxy`). Elegir el de menor %.
  
  #### 5.2. WDM + Munger sobre fuentes a usar en ESTE ciclo
  
  **WDM por fuente candidata**:
  
  | Criterio | Peso | Escala |
  |----------|------|--------|
  | Autoridad (Tier) | 5 | Tier 1 = 5 · Tier 2 = 3 · Tier 3 = 2 · Rechazo = 0 |
  | Relevancia al hilo actual | 5 | 1-5 por match semántico |
  | Accesibilidad | 3 | 5 = full text abierto · 3 = abstract + paywall · 1 = bloqueado |
  | Recencia apropiada al campo | 2 | Código: reciente > viejo · Filosofía clásica: viejo = relevante |
  | Ausencia de conflicto de interés | 3 | 5 = independiente · 1 = financiada por parte interesada |
  
  Seleccionar top 3-5.
  
  **Inversión Munger sobre las fuentes seleccionadas**:
  - ¿Qué fuente NO estoy usando que debería? (disidentes, escuelas críticas, voces silenciadas)
  - ¿Qué sesgo comparten todas las seleccionadas? (solo anglosajonas, solo de una época, solo de una escuela)
  - ¿Qué opinión contraria existe documentada? → Añadir al menos 1 fuente contradictoria si existe
  
  #### 5.3. Ejecutar búsquedas / lecturas
  
  - Usar MCPs en orden de preferencia detectado en Fase 3
  - Extraer: hechos concretos, datos numéricos, citas textuales con atribución, nombres de personas/obras/conceptos nuevos
  - Registrar en notas de trabajo del ciclo
  
  #### 5.4. Aplicar tiering a cada fuente consultada
  
  **Tier 1 — Máxima confianza**:
  - Papers peer-reviewed en revistas indexadas (Scopus, Web of Science, PubMed, ACM, IEEE)
  - Libros de editoriales académicas (MIT Press, Oxford UP, Cambridge UP, Springer)
  - Documentación oficial de estándares (W3C, IETF/RFC, ISO, IEEE, WHO, FDA, BIS)
  - Archivos primarios verificables (museos nacionales, bibliotecas universitarias, archivos estatales)
  - Datos crudos de instituciones estadísticas oficiales
  
  **Tier 2 — Alta confianza**:
  - Repositorios oficiales de proyectos activos y reconocidos
  - Blogs/publicaciones de autores citables (investigadores, profesionales con trayectoria verificable)
  - Charlas en conferencias reconocidas (con video y paper)
  - Wikipedia *CON* referencias a Tier 1/2 (tratar como agregador de referencias)
  - Reportes de think tanks / consultoras con metodología publicada (Pew, Gartner, McKinsey Institute)
  
  **Tier 3 — Útil con cautela**:
  - Blogs con citaciones internas a Tier 1/2
  - Stack Overflow / foros con voto alto + citaciones
  - Entrevistas grabadas con expertos identificables
  - Publicaciones de industria con autoría clara
  
  **Rechazo automático**:
  - Sin autor identificable
  - Marketing sin datos empíricos
  - Agregadores spam / SEO
  - Tutoriales sin citar fuentes
  - Social media sin contexto verificable
  - Contenido generado por IA sin supervisión humana documentada
  
  Cada fuente consultada se registra en el archivo tier correspondiente con: título, URL, autor, fecha, tier asignado, justificación.
  
  #### 5.5. Consolidar en checkpoint
  
  Guardar al final del ciclo: `memoria/investigaciones/<slug>/ciclo-N.md` con:
  - Hilo trabajado
  - Fuentes consultadas (con tier)
  - Hallazgos nuevos
  - Conexiones con hilos previos
  - Preguntas abiertas para próximos ciclos
  
  #### 5.6. Actualizar `estado.md`
  
  - Incrementar contador de ciclos
  - Recalcular cobertura por hilo
  - Registrar métrica de saturación: `saturacion = hallazgos_nuevos_ciclo / hallazgos_totales_acumulados`
  - Actualizar estimación de tool calls y tokens de output consumidos
  
  #### 5.7. Evaluar criterios de cierre — Función de fitness "nivel PhD"
  
  Los 5 criterios DEBEN cumplirse todos:
  
  1. **Cobertura ≥80%** en todos los hilos semilla
  2. **≥3 fuentes Tier-1 por hilo** (o Tier 1+2 combinadas si el campo tiene pocas Tier 1)
  3. **Saturación ≤5%** durante 3 ciclos consecutivos
  4. **Inversión Munger aplicada al estado del conocimiento**: documentado qué NO sé, qué contradicen las fuentes, qué sesgos detecté
  5. **Síntesis cruzada entre hilos**: ≥3 conexiones explícitas entre hilos diferentes registradas
  
  **Decisión**:
  - Todos cumplidos → Fase 6 (cierre natural)
  - Tope de ciclos alcanzado → Fase 6 (cierre forzado con aviso)
  - Caso contrario → continuar al paso 5.8
  
  #### 5.8. Pausa preventiva (check de contexto)
  
  Umbrales:
  - `tool_calls_en_sesion ≥ 150`
  - **O** `tokens_output_aprox ≥ 80000`
  
  Si se cruza cualquiera:
  
  1. Escribir checkpoint completo (5.5 + 5.6)
  2. Emitir mensaje:
  
  ```
  [PAUSA PREVENTIVA RECOMENDADA]
  
  Estado actual:
  - Ciclos completados: N
  - Tool calls en sesión: X (cerca del límite)
  - Tokens de output aprox: Y
  
  Razón: me aproximo al límite de contexto. Si continúo, podría perder coherencia
  al compactarse la sesión.
  
  La investigación está guardada en:
    memoria/investigaciones/<slug>/
  
  Para reanudar en nueva sesión:
    /recursive-research --resume <slug>
  
  ¿Pausar aquí, o continuar 1-2 ciclos más? (continuar / pausar)
  ```
  
  3. Esperar respuesta. Si `continuar`, seguir. Si `pausar`, saltar a Fase 6 (cierre parcial documentado).
  
  Si no se cruza el umbral → volver a 5.1 para próximo ciclo.
  
  ---
  
  ### Fase 6 — Cierre
  
  Sea cierre natural (5 criterios cumplidos), forzado (tope de ciclos), o parcial (pausa manual):
  
  1. **`sintesis.md`** — síntesis ejecutiva:
     - Resumen en lenguaje simple (3-5 párrafos)
     - Hallazgos por hilo con referencias cruzadas
     - Controversias y contradicciones detectadas
     - Gaps de conocimiento (qué NO se investigó / qué sigue abierto)
     - Mapa de hilos seguidos (árbol)
  
  2. **`acciones.md`** — checklist de acciones aplicables, priorizadas por impacto
  
  3. **Inversión Munger FINAL al estado del conocimiento** (registrar en `gaps.md`):
     - ¿Qué sigo sin saber?
     - ¿Qué fuentes contradijeron entre sí y no resolví?
     - ¿Qué sesgo tiene mi conjunto de fuentes?
     - ¿Qué pregunta debería hacerme un revisor crítico que no sepa responder?
  
  4. **Preguntar al usuario**:
  
  ```
  [INVESTIGACIÓN COMPLETADA — estado: natural / forzado / pausado]
  
  Semilla: <tema>
  Ciclos ejecutados: N / <tope>
  Fuentes consultadas: X total (T1: A · T2: B · T3: C · Rechazadas: D)
  Estado PhD: alcanzado / NO alcanzado (razones: ...)
  
  Gaps identificados:
    1. ...
    2. ...
    3. ...
  
  Opciones:
    1. Cerrar aquí
    2. Profundizar un gap específico (indica cuál)
    3. Añadir nuevo hilo y continuar
    4. Cambiar de modo (web → mixto, etc.)
  
  ¿Qué prefieres?
  ```
  
  **La investigación puede ser infinita** — solo se cierra por decisión del usuario.
  
  ---
  
  ## Modo `--resume`
  
  Invocación: `/recursive-research --resume <slug>`
  
  1. Buscar `memoria/investigaciones/<slug>/`
  2. Si no existe → error claro, sugerir `/recursive-research` normal
  3. Si existe:
     - Leer `estado.md` → reconstruir métricas
     - Leer último `ciclo-N.md` → contexto reciente
     - Leer `hilos.md` → árbol actual
     - Presentar: "Retomo desde ciclo N. Próximo paso: [hilo X]. ¿Continúo?"
  4. Continuar el loop desde Fase 5
  
  ---
  
  ## Modo `--list`
  
  Invocación: `/recursive-research --list`
  
  Listar todas las investigaciones guardadas en `memoria/investigaciones/` del proyecto actual:
  - Slug · Semilla · Ciclos completados · Estado (abierta / cerrada) · Última modificación
  
  ---
  
  ## Anti-patterns a rechazar activamente
  
  1. **Búsqueda plana** — repetir queries con sinónimos sin profundizar en resultados reales
  2. **Ignorar Munger** — seleccionar fuentes solo por confort; la inversión es obligatoria
  3. **Checkpoint ausente** — avanzar 5 ciclos sin dumpear a disco
  4. **Tier 3 sin referencias** — aceptar un blog sin que cite Tier 1/2 explícitamente
  5. **Autoconfirmación del PhD** — declarar PhD sin los 5 criterios medidos; si uno falta, NO cerrar
  6. **Ignorar gaps** — cerrar sin documentar qué no se sabe; los gaps son parte del entregable
  7. **Condescendencia intelectual** — ocultar controversias o contradicciones "para no ensuciar la síntesis"; la honestidad intelectual ES el resultado
  8. **Confiar ciegamente en el knowledge interno** — el conocimiento del agente puede estar desactualizado; siempre verificar contra fuente
  
  ---
  
  ## Estructura final de archivos generados
  
  ```
  memoria/investigaciones/<slug>/
  ├── estado.md              ← progreso, métricas, metadata
  ├── hilos.md               ← árbol de hilos y sub-hilos con estado
  ├── fuentes-tier-1.md      ← fuentes más confiables consultadas
  ├── fuentes-tier-2.md      ← fuentes de alta confianza
  ├── fuentes-tier-3.md      ← fuentes con cautela
  ├── fuentes-rechazadas.md  ← fuentes evaluadas y descartadas (con razón)
  ├── hallazgos.md           ← consolidación de descubrimientos
  ├── ciclo-01.md            ← checkpoint del ciclo 1
  ├── ciclo-02.md
  ├── ciclo-N.md
  ├── sintesis.md            ← síntesis ejecutiva (Fase 6)
  ├── acciones.md            ← checklist de acciones aplicables
  └── gaps.md                ← lo que NO se sabe, controversias, sesgos
  ```
  
  ---
  
  ## Ejemplo de invocación
  
  ```
  Usuario: /recursive-research
  
  Skill: ¿Cuál es el tema que quieres investigar?
  Usuario: Mecanismos de la memoria episódica en humanos
  
  Skill: ¿Modo? (web / local / mixto)
  Usuario: mixto
  
  Skill: ¿Rutas locales?
  Usuario: C:/Dropbox/papers-neurociencia
  
  Skill: ¿Fuentes / autores priorizados? (opcional)
  Usuario: Endel Tulving, Eleanor Maguire
  
  Skill: ¿Fuentes excluidas? (opcional)
  Usuario: -
  
  Skill: ¿Tope de ciclos? (default 20)
  Usuario: 25
  
  Skill: Confirmado.
         Semilla: "memoria episódica en humanos"
         Modo: mixto · Local: [C:/Dropbox/papers-neurociencia]
         Priorizar: [Tulving, Maguire] · Tope: 25 ciclos
  
         Aplicando WDM + Munger para identificar hilos semilla...
         [muestra tabla]
  
         Hilos seleccionados:
         1. Bases neuroanatómicas (hipocampo, PFC)
         2. Fenomenología y taxonomía (Tulving et al.)
         3. Trastornos y disociaciones (amnesia, Alzheimer)
         4. Modelos computacionales
         5. Neurociencia cognitiva contemporánea
  
         La carpeta `memoria/` no existe. La creo — es necesaria para
         consolidar cada ciclo en disco.
  
         Ruta: memoria/investigaciones/memoria-episodica-humanos/
  
         Arrancando ciclo 1 (hilo con menor cobertura: 1)...
  ```
  
  ---
  
  ## Autoría y licencia
  
  - **Autor:** Joseph Huayhualla ([@Anjos2](https://github.com/Anjos2))
  - **Licencia:** MIT — ver archivo `LICENSE` del repositorio
  - **Repositorio:** https://github.com/Anjos2/recursive-research
  
  Contribuciones bienvenidas. Si detectas un anti-pattern no cubierto, una heurística mejor, o un criterio de PhD más robusto, abre un PR.
  

• .claude-plugin/marketplace.jsonmarketplace
  Show content (724 bytes)

  {
    "name": "recursive-research",
    "owner": {
      "name": "Joseph Huayhualla"
    },
    "metadata": {
      "description": "Recursive research skill/plugin for Claude Code by Joseph Huayhualla (@Anjos2)",
      "version": "2.2.0"
    },
    "plugins": [
      {
        "name": "recursive-research",
        "source": "./plugins/recursive-research",
        "description": "Recursive research up to PhD level across any domain (science, tech, business, arts, humanities). Source tiering, WDM + Munger inversion for autonomous decisions, and disk checkpointing to survive context compaction.",
        "version": "2.2.0",
        "homepage": "https://github.com/Anjos2/recursive-research",
        "license": "MIT",
        "strict": true
      }
    ]
  }
  

README

/plugin marketplace add Anjos2/recursive-research
/plugin install recursive-research

/plugin install recursive-research

git clone https://github.com/Anjos2/recursive-research.git
mkdir -p ~/.claude/skills/recursive-research
cp recursive-research/plugins/recursive-research/skills/recursive-research/SKILL.md ~/.claude/skills/recursive-research/

git clone https://github.com/Anjos2/recursive-research.git
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME/.claude/skills/recursive-research"
Copy-Item recursive-research/plugins/recursive-research/skills/recursive-research/SKILL.md "$HOME/.claude/skills/recursive-research/"

/recursive-research:recursive-research     # if installed as plugin
/recursive-research                        # if installed as standalone skill

/recursive-research:recursive-research --resume <slug>

/recursive-research:recursive-research --list

recursive-research/                              ← the repo is a Claude Code marketplace
├── .claude-plugin/
│   └── marketplace.json                        ← marketplace manifest (declares the plugin)
├── plugins/
│   └── recursive-research/                     ← the plugin (named same as the marketplace)
│       ├── .claude-plugin/
│       │   └── plugin.json                     ← plugin manifest
│       └── skills/
│           └── recursive-research/
│               └── SKILL.md                    ← the skill instructions (the actual content)
├── LICENSE                                      ← MIT
├── README.md                                    ← this file
├── PRIVACY.md                                   ← privacy policy (no data collection)
└── .gitignore