Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.
Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.
Pasos de configuración
Prepara una prueba acotada
Delimita pregunta, intervalo de fechas y criterios de inclusión antes de instalar o consultar.
Configura GPT Researcher
Sigue GPT Researcher, incluidos sus requisitos, configuración y comprobación actuales. Completa también el servidor MCP y sus accesos; comprueba investigación breve, informe y fuentes, además de la skill instalada.
Configura Scientific Agent Skills
Sigue Scientific Agent Skills, incluidos sus requisitos, configuración y comprobación actuales. Prepara las dependencias de literature-review y citation-management, confirma que el arnés las reconoce y comprueba metadatos y evidencia de una publicación.
Datos que pasan entre piezas
Los archivos siguientes son entregables de este caso preparados por el agente; no implican exportadores ni sincronización automática.
Pasa de GPT Researcher a Scientific Agent Skills candidatos.csv con la pregunta, URL y el identificador de investigación si lo devuelve; conserva consultas y selección por DOI u otro identificador. Entrega afirmaciones.md y bibliografia.md con pasajes y rutas de textos leídos; sin texto suficiente detén esa conclusión y marca la referencia como lectura parcial.
Monta el flujo
Paso 1
Configura la ruta MCP de GPT Researcher siguiendo su guía y comprueba una investigación breve. Usa las fuentes recuperadas solo como candidatos.
Paso 2
Con literature-review, registra consultas, bases, fecha y razones de selección. Con citation-management, contrasta título, autores e identificadores.
Paso 3
Pide una tabla de afirmación, publicación, fragmento o sección que la respalda y limitación. Redacta el informe solo después de revisar esa tabla; marca las fuentes sin texto completo.
Comprobación
Abre varias publicaciones y verifica tanto sus metadatos como el pasaje que sustenta cada afirmación. Una referencia incorrecta debe volver a la fase de revisión.
Si algo falla
Si falla una base, documenta la cobertura que falta. No sustituyas el texto completo por una conclusión inferida de su título.
La configuración se consulta en las guías del hub enlazadas. Esta composición es una propuesta de WISD; no se ha ejecutado como prueba integral.
Lee y sigue las instrucciones publicadas de las piezas: GPT Researcher: /hub/gpt-researcher/instrucciones.md; Scientific Agent Skills: /hub/scientific-agent-skills/instrucciones.md. Completa los requisitos, configuración y comprobación de cada pieza antes de usarla; comprueba su uso desde el cliente o arnés elegido, no solo su presencia en disco. Si falta un campo entre <>, una fuente obligatoria, acceso o una operación documentada, detén la etapa dependiente, informa qué falta y pídemelo; usa una alternativa manual solo cuando esté descrita y comprobada. No inventes datos ni des por superada una comprobación pendiente.
Investiga <pregunta> entre <fechas> con <criterios de inclusión>. Usa GPT Researcher para reunir candidatos y Scientific Agent Skills, literature-review y citation-management, para registrar consultas, selección y metadatos. Lee los textos accesibles y prepara una tabla de afirmación, publicación, pasaje y limitación. Marca referencias sin texto completo. Contrasta las citas y guarda la síntesis y bibliografía en <ruta de salida>.
Pasa de GPT Researcher a Scientific Agent Skills candidatos.csv con la pregunta, URL y el identificador de investigación si lo devuelve; conserva consultas y selección por DOI u otro identificador. Entrega afirmaciones.md y bibliografia.md con pasajes y rutas de textos leídos; sin texto suficiente detén esa conclusión y marca la referencia como lectura parcial.
Qué es
Un recorrido desde una pregunta hasta un informe con bibliografía comprobable. La búsqueda exploratoria ayuda a delimitar el tema y las skills científicas aportan un método para seleccionar publicaciones y contrastar sus referencias.
Para qué te sirve
Cuando necesitas saber qué evidencia existe sobre una hipótesis antes de desarrollar un proyecto.
Cuando quieres revisar si las citas de un borrador realmente sostienen sus conclusiones.
Cuando dos publicaciones parecen contradecirse y necesitas comparar métodos y alcance.
Cómo funciona
GPT Researcher prepara una exploración y reúne enlaces. Scientific Agent Skills aporta literature-review y citation-management para registrar selección, metadatos y lectura. El traspaso es una lista de preguntas y fuentes: una búsqueda web no se convierte por sí sola en revisión sistemática.
Antes de empezar
Para esta ruta usa Node.js ≥22.20.0 con npm/npx y Python ≥3.11 con pip, además de las dependencias científicas del flujo. La ruta MCP de GPT Researcher necesita su servidor y claves de modelo y búsqueda; instalar la skill sola no basta. Las consultas y el acceso a texto completo pueden tener coste.
Límites y alternativas
Un DOI válido confirma una publicación, no una afirmación del informe. Registra los artículos que solo pudiste leer como resumen y las discrepancias entre fuentes. Una revisión sistemática exige un protocolo adicional; para una pregunta pequeña puedes empezar consultando las bases directamente.
