research

Par crbnos · carbon

Étudie comment les ERP de référence et les solutions spécialisées implémentent une fonctionnalité, et produit un fichier de résultats dans `.ai/research/{slug}.md`. À utiliser lors de la conception d'une nouvelle fonctionnalité, de l'évaluation d'approches, ou pour répondre à la question « comment les concurrents / SAP / l'industrie font-ils X ». Obligatoire avant de concevoir toute fonctionnalité du domaine ERP (comptabilité, calcul des coûts, fiscalité, valorisation des stocks, RMA, MRP, etc.). Ne pas utiliser pour les questions de style UI (copier plutôt un écran Carbon existant) ni pour les bugs (utiliser root-cause à la place).

npx skills add https://github.com/crbnos/carbon --skill research

research — sondage des meilleures pratiques concurrentes

Entrée : une question de domaine ou de fonctionnalité. Sortie : .ai/research/{feature-slug}.md avec les patterns de consensus et une recommandation pour Carbon. Cette skill ne fait que rechercher et rédiger le fichier de résultats — elle ne conçoit, ne planifie et n'écrit pas de code.

Annonce au démarrage : « Utilisation de la skill research — étude de la façon dont les concurrents gèrent {fonctionnalité}. »

Étape 1 : Classifier le domaine

Appairez la demande à ce tableau. Une fonctionnalité peut correspondre à plusieurs lignes (ex. « inspections en atelier » → MES + Qualité). Recherchez chaque ligne correspondante.

Domaine Toujours Aussi rechercher Mots-clés
Comptabilité SAP NetSuite GL, AP, AR, facturation, paiements, régularisations, écritures de journal, clôture périodique, rapports financiers
Fabrication discrète SAP Epicor ateliers à la commande, ordres de travail, nomenclatures, gammes, costing par commande
MES / suivi de production SAP Manufacturo, First Resonance suivi temps réel, dispatch, monitoring machine, planification
Pièces CNC / tôlerie SAP Fulcrum, Paperless Parts devis, estimation, imbrication, RFQ
Qualité SAP 1factory, HighQA inspection, SPC, FAI, PPAP, GD&T, NCR
Inventaire SAP NetSuite, Fishbowl valorisation, lots, comptage tournant, entrepôts
Ventes / CRM SAP NetSuite, Salesforce devis, commandes, tarification, commissions
Approvisionnement SAP NetSuite, Coupa BC, fournisseurs, réception, procurement
Autre SAP découvrir d'abord recherchez best <domaine> software et sélectionnez les 2 leaders avant recherche approfondie

SAP est toujours inclus — c'est la référence pour les patterns enterprise même quand des solutions spécialisées sont plus innovantes.

Étape 2 : Rédiger les questions de recherche

Avant de chercher, listez 3–6 questions concrètes auxquelles la conception devra répondre. Préférez les questions de modèle de données et workflow aux questions d'UI :

  • Quelles entités et quels cycles de statut les concurrents utilisent-ils ?
  • Quels cas limites gèrent-ils que nous pourrions manquer ?
  • Y a-t-il un terme standard de l'industrie que nous devrions adopter au lieu d'en inventer un ?

Étape 3 : Rechercher

Pour chaque concurrent, exécutez des recherches du type :

  • <Concurrent> <fonctionnalité> documentation
  • <Concurrent> <fonctionnalité> how it works
  • <Concurrent> <fonctionnalité> best practices

Règles :

  • Soyez spécifique : SAP S/4HANA inventory valuation methods, pas SAP inventory.
  • Distribuez les recherches entre subagents (un concurrent ou une question par subagent) pour garder le contexte principal propre. Chaque subagent retourne les résultats + URLs sources uniquement.
  • Concentrez-vous sur les modèles de données, workflows et terminologie — pas les captures d'écran ou la copie UI.

Étape 4 : Rédiger le fichier de résultats

Enregistrez dans .ai/research/{feature-slug}.md (slug en kebab-case). Utilisez exactement cette structure :

# {Fonctionnalité} Research: Best Practices Survey

## Summary
Un paragraphe : ce qui a été recherché, résultats clés.

## Competitors Surveyed
- **SAP S/4HANA** — {pourquoi pertinent}
- **{Concurrent}** — {pourquoi pertinent}

## Key Consensus Patterns
### 1. {Nom du pattern}
- **SAP**: {comment SAP le fait}
- **{Concurrent}**: {comment ils le font}
- **Rationale**: {pourquoi c'est le standard}

## Answers to Research Questions
1. {Question} — {réponse, citant quel concurrent}

## Competitor-Specific Details
### {Concurrent}
{options de configuration notables, terminologie, approches uniques}

## Recommended Approach for Carbon
1. {Recommandation avec rationale, nommant le pattern concurrent qu'elle suit}

## Sources
- {URL}

Fait quand

  • [ ] Chaque ligne de domaine correspondante a été recherchée, SAP inclus
  • [ ] Chaque question de recherche de l'Étape 2 a une réponse (ou est explicitement marquée sans réponse — intégrez-la aux Open Questions de la spec)
  • [ ] Le fichier de résultats existe à .ai/research/{slug}.md avec toutes les sections remplies
  • [ ] Chaque affirmation a une URL source dans la section Sources

Étape suivante

Transmettez le fichier de résultats à /spec-writing (conception + spec) ou citez-le à partir d'une spec existante. Ne démarrez pas l'implémentation à partir de la recherche seule.

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