research-synthesize — скилл Claude Code: что делает и как ставить
Сводит накопленные в памяти ruflo находки в один отчёт: оценка доказательств, разбор противоречий, список следующих шагов. Пригодится после серии прогонов deep-research.
npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a claude-codeЧто делает research-synthesize
Скилл берёт то, что уже лежит в памяти ruflo, и собирает из этого один текст. Сначала ищет по неймспейсам research и research-sources, отдельно вытаскивает найденные паттерны и строит контекст через agentdb_context-synthesize. Потом каждой находке ставится уровень доказательности. High: совпадают несколько независимых источников, подтверждение прямое. Medium: один достоверный источник, косвенная поддержка. Low: единичное непроверенное свидетельство.
Противоречия разбираются по шагам: назвать конкретное расхождение, сравнить качество доказательств с обеих сторон, проверить, что свежее. Что не снялось, помечается как unresolved, а не замазывается. neural_predict ранжирует находки по исходной цели, отчёт получает фиксированную структуру: summary, key findings, methodology, limitations, recommendations, sources. Готовый текст уходит в неймспейс research-synthesis через memory_store, поэтому следующий запрос его найдёт.
Вызов принимает тему и необязательный --format report|brief|table. Вся работа с памятью идёт через MCP-инструменты ruflo; если сервер не подключён, шаги поиска и записи не сработают и синтезировать будет нечего.
Какие задачи решает
- свести находки из нескольких прогонов deep-research в один текст
- отделить подтверждённый вывод от единственного непроверенного источника
- разобрать противоречия между источниками и честно отметить нерешённые
- собрать отчёт по готовому каркасу, а не с чистого листа
- сохранить синтез в память, чтобы следующий запрос его подхватил
Примеры запросов агенту
- Собери синтез по теме «кэширование запросов в Postgres», формат table
- Сделай research-synthesize по находкам о выборе векторной БД, с оценкой доказательств и разбором противоречий
- Сожми всё, что нашлось про миграцию на монорепу, в brief с рекомендациями
Как установить research-synthesize
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/research-synthesize/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/research-synthesize/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/research-synthesize/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/research-synthesize/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install ruvnet/ruflo research-synthesize2Вручную: положить файлы
.github/skills/research-synthesize/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/ruvnet/ruflo --path plugins/ruflo-goals/skills/research-synthesizeВручную: положить файлы
.devin/skills/research-synthesize/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора104
Весь набор →Похожие
Вопросы о research-synthesize
Как установить research-synthesize в Claude Code?
Одной командой: npx skills add ruvnet/ruflo --skill research-synthesize -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/research-synthesize/SKILL.md.
Что делает research-synthesize?
Ищет накопленные находки в памяти ruflo, расставляет им уровни доказательности, разбирает противоречия и складывает отчёт в неймспейс research-synthesis.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Подключённый MCP-сервер ruflo: скилл ходит в память через memory_search, memory_store, agentdb_context-synthesize и neural_predict. Ещё ему открыты Bash, Read и Write.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: research-synthesize description: Synthesize research findings from memory into structured reports with evidence grading, contradiction resolution, and actionable recommendations argument-hint: "<topic> [--format report|brief|table]" allowed-tools: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search_unified mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_list mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_context-synthesize mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict Bash Read Write --- # Research Synthesize Synthesize accumulated research findings into actionable reports. ## When to use After running deep-research (one or multiple times), when you need to pull together findings from memory into a coherent synthesis with recommendations. ## Steps 1. **Gather findings** — search across research namespaces: - `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search` namespace `research` for raw findings - `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search` namespace `research-sources` for references - `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search` for discovered patterns - `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_context-synthesize` for AI-assisted context building 2. **Grade evidence** — for each finding, assess: - **High**: Multiple independent sources agree, directly observed, reproducible - **Medium**: Single credible source, indirectly supported, plausible - **Low**: Anecdotal, single unverified source, speculative 3. **Resolve contradictions** — when findings conflict: - Identify the specific claim in tension - Compare evidence quality - Check recency (newer data may supersede) - Note unresolved contradictions explicitly 4. **Predict relevance** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict` to score which findings are most relevant to the original goal 5. **Structure report**: - Executive summary (2-3 sentences answering the original question) - Key findings (ranked by evidence quality) - Methodology (what sources were checked) - Limitations (what wasn't checked, what remains uncertain) - Recommendations (concrete next actions) - References (source links and memory keys) 6. **Store synthesis** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store` namespace `research-synthesis` with the full report ## Output format ``` # [Research Topic] — Synthesis Report ## Summary [2-3 sentence answer] ## Key Findings 1. [Finding] — Evidence: High/Medium/Low 2. [Finding] — Evidence: High/Medium/Low ## Contradictions - [Claim A] vs [Claim B]: [resolution or "unresolved"] ## Recommendations 1. [Action] — because [reasoning] ## Sources - [key]: [description] ```
© ruvnet · MIT · ruvnet/ruflo