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Modo Research

El modo Research está orientado a spikes técnicos, evaluación de bibliotecas, pruebas de concepto (PoC) y benchmarks donde el objetivo no es entregar código productivo inmediato, sino responder una duda de diseño o viabilidad.

Con el shortcut /rapid-research​

/rapid-research comparar JSON y SQLite para guardar las preferencias

(En Codex: $rapid-research ….) El shortcut conduce el run completo; la instalación y la invocación por harness están en la guía de shortcuts.

Qué hace su playbook (templates/modes/research.json y las reglas del Conductor):

  • Un spike es de riesgo bajo: solo queda gate.final-verification; no hay baseline ni tests obligatorios.
  • Rapid OS no busca nada por sí mismo: las herramientas de investigación las aporta el harness (búsqueda y lectura web, servidores MCP conectados como Context7 para la documentación de librerías). Cuando un experimento en el repo puede responder la pregunta, el agente lo prefiere a la opinión de un artículo.
  • Un resultado de búsqueda no es un archivo: el agente guarda los hallazgos de cada tarea en experiments/<id-de-la-spec>/T00N.md con la pregunta, lo que encontró, sus fuentes (URL o ruta y fecha de consulta) y qué se probó aquí frente a qué solo se leyó, y después adjunta ese archivo. Un hallazgo sin fuente lo dice; las fuentes nunca se inventan.
  • Los hallazgos se registran con rapid attach <ruta> --label "…" (evidencia artifact, productor rapid:attach), vinculada a la tarea en curso (o a la que indiques con --task).
  • Las tareas se cierran con rapid task done T00N --no-check, porque no hay tests que ejecutar.

El resto de esta guía describe el mismo ciclo con comandos v3 (Modo avanzado), útil para CI, depuración y auditoría.

Filosofía del modo Research​

  • Baja fricción: Clasificado como ExecutionClass.SPIKE con riesgo bajo (RiskLevel.LOW = 10).
  • Compuertas flexibles: Permite waivers justificados en compuertas de pruebas o revisiones exhaustivas.
  • Entregable centrado en conocimiento: La evidencia primaria suele ser un documento de benchmark, informe comparativo o prototipo experimental (artifact).

Flujo paso a paso​

flowchart LR
    Idea["Pregunta técnica / Alternativas"] --> Spec["rapid spec create --mode research"]
    Spec --> Context["rapid context --mode research"]
    Context --> Run["rapid run create --classification spike"]
    Run --> Spike["Exploración & Benchmarks"]
    Spike --> Evidence["Registrar Evidencia (artifact)"]
    Evidence --> Eval["rapid eval run"]

1. Especificación del Spike​

rapid spec create \
  --title "Spike comparativo de serializadores JSON para alta concurrencia" \
  --mode research \
  --objective "Evaluar rendimiento y consumo de memoria entre orjson y msgspec frente a json estándar" \
  --scope "Benchmarks aislados en scripts/benchmarks/" \
  --acceptance "Reporte cuantitativo con latencia percentil 99 y recomendaciones de migración" \
  --task "1. Crear harness de benchmark reproducible" \
  --task "2. Medir latencia con payloads de 10KB y 1MB" \
  --task "3. Generar informe de hallazgos técnicos" \
  --status ready

2. Compilar el Contexto de Investigación​

rapid context \
  --spec spike-comparativo-de-serializadores-json \
  --harness cursor \
  --mode research \
  --objective "Exploración de librerías alternativas sin modificar código de producción" \
  --manifest

3. Crear el Run clasificado como Spike​

rapid run create \
  --spec spike-comparativo-de-serializadores-json \
  --harness cursor \
  --classification spike \
  --risk low

Al ser un spike de riesgo bajo, la política por defecto minimiza las compuertas obligatorias y permite la entrega ágil de resultados.

4. Capturar Evidencia del Hallazgo (artifact)​

Genera el archivo del informe (por ejemplo reports/benchmark.json) y crea el documento de autoría de la evidencia (benchmark-evidence.json):

{
  "kind": "artifact",
  "producer": "bench-harness",
  "summary": "Reporte cuantitativo de benchmarking comparativo",
  "artifacts": [
    "reports/benchmark.json"
  ],
  "payload": {
    "label": "benchmark-summary"
  }
}

Registra la evidencia en el run:

rapid evidence add \
  --run spike-comparativo-de-serializadores-json-r1-run-001 \
  --input benchmark-evidence.json

5. Cierre y Transición al Ciclo Productivo​

Ejecuta la evaluación para cerrar formalmente el run:

rapid eval run \
  --run spike-comparativo-de-serializadores-json-r1-run-001 \
  --write

Una vez concluido el spike de investigación con veredicto satisfactorio, el equipo puede promover las recomendaciones a una especificación de modo feature o refactor para su implementación gobernada en el sistema.