Eu uso o Claude Cowork para automatizar minhas pesquisas e ele cria meus relatórios semanais enquanto durmo

De que servem as nossas ferramentas de IA se não conseguem complementar algumas das tarefas estruturalmente mais comuns no nosso fluxo de trabalho? Afinal, essa era uma parte fundamental da promessa muito antes de qualquer um desses utilitários chegar aos nossos círculos de produtividade, e mesmo agora ainda é o teste mais prático para saber se entregar nisso. Se você observar algumas das tarefas de pesquisa mais comuns, como compilar relatórios semanais, compilar preços e até mesmo tarefas acadêmicas, como escrever resenhas de literatura, notará metodologia atrás deles permanece praticamente constante em quase todos os ciclos.

Para ver se eu poderia “descarregar” com segurança parte da minha coleta e organização de dados para uma plataforma de agente, decidi Claude Colorord go Duas semanas depois de configurá-lo, já posso ver seu valor em quase todos os fluxos de trabalho de pesquisa quantitativa ou qualitativa. Veja como criei esse fluxo de trabalho de pesquisa de agente.

O Weekly Tech Snapshot se tornou meu primeiro fluxo de trabalho bem-sucedido

Dez pesquisas paralelas, um painel estruturado e nenhuma intervenção manual

Meu trabalho exige que eu acompanhe os preços dos componentes que mudam constantemente devido a restrições da cadeia de suprimentos, novos lançamentos e mudanças nos requisitos do fabricante (e às vezes nas prioridades). Acompanhar essas mudanças exige repetir o mesmo processo de pesquisa de listas de varejistas, previsões de analistas e fontes de notícias a cada semana. É exatamente o tipo de fluxo de trabalho em que a metodologia de coleta de dados nunca muda, mas a mudança sempre deve ser documentada do zero.

Como a definição do problema é tão simples, o resumo que forneci ao Cowork foi direto. Toda semana, o agente coletava os preços atuais das categorias de hardware relevantes e trazia as últimas tendências de preços de analistas do setor, que eu inseria manualmente. A habilidade executa dez pesquisas paralelas usando agentes ao mesmo tempo e coleta informações de varejistas, rastreadores de preços e outras publicações antes de agrupar tudo em um único relatório HTML.

Neste ponto, você pode razoavelmente perguntar por que não simplesmente se inscrever para receber um boletim informativo existente. A vantagem óbvia aqui é a flexibilidade. Em vez de personalizar meu fluxo de trabalho, posso escolher quais conjuntos de dados, varejistas e recomendações de analistas são importantes para mim. Mais importante ainda, a informação é entregue num formato instantaneamente familiar e fácil de entender. Como o relatório tem a mesma estrutura todas as semanas, gasto muito menos tempo organizando e interpretando os dados recebidos e mais tempo focando na interpretação.

Mas quão bem o Cowork funciona quando se trata de pesquisa acadêmica?

Conectores MCP resolvem um grande problema enfrentado pelos pesquisadores

A revisão semanal de hardware que descrevo funciona perfeitamente por dois motivos. A primeira é o facto de as fontes serem relativamente previsíveis e a segunda é que as listas de retalhistas, as previsões dos analistas e as publicações seguem padrões familiares. A pesquisa acadêmica, por outro lado, é uma fera totalmente diferente. Para fazer a mesma revisão de literatura, você vai do arXiv ao PubMed, do PubMed ao Google Scholar, do Google Scholar aos repositórios institucionais e, possivelmente, de volta ao arXiv. Como o material de origem é inerentemente único e está espalhado por bancos de dados que nem sempre se comunicam entre si e têm seu próprio conjunto único de limitações e peculiaridades, isso torna a pesquisa uma tarefa difícil.

Isto representa agora um problema único para os agentes de investigação. Como cada banco de dados acadêmico tem seus próprios protocolos de autenticação, sintaxe de pesquisa e formato para retornar resultados, um agente de IA consultando todos eles exigiria uma integração personalizada separada para cada banco de dados e, portanto, precisaria lidar com os limites de taxa e regras de acesso individuais de cada banco de dados separadamente.

É aqui que acredito que os conectores MCP são uma solução viável. O servidor Apify Academic Research MCP dá a Claude acesso unificado ao arXiv, Google Scholar, PubMed e outras fontes acadêmicas simultaneamente, retornando resultados em um formato otimizado para fluxos de trabalho de agentes. Porém, uma das maiores limitações que encontrei foi o JSTOR. Embora os periódicos de acesso aberto e os conjuntos de dados públicos sejam bem apoiados, as bases de dados pagas ainda dependem do acesso institucional.

Relatórios focados no mercado financeiro mudaram completamente minha estratégia de pesquisa

O conector FMP cuida de tudo para mim

Um dos casos de uso mais improváveis ​​que descobri enquanto experimentava o Cowork envolvia algo muito mais pessoal, mas muito mais mundano, que vinha procurando há anos como um modelo de agente capaz. É claro que isso está monitorando minha carteira de investimentos.

Qualquer pessoa que tenha aberto um site de notícias financeiras após uma sessão de negociação volátil sabe como a divulgação pode se tornar caótica. Quando o NASDAQ caiu 4% esta semana, cada analista de Wall Street subitamente teve uma explicação diferente para o motivo pelo qual isso aconteceu e o que aconteceria a seguir. Ler dezenas de resumos, opiniões e recomendações precipitadas parece pular de uma toca de coelho para outra, e esse é exatamente o problema que eu queria evitar.

Utilizando o conector FMP disponível no Cowork, criei um resumo semanal do portfólio com um conjunto de dados intencionalmente pequeno. Ele rastreia apenas as ações que possuo e relata apenas o preço atual, métricas de avaliação, consenso dos analistas, médias móveis e preços-alvo que estão resumidos no relatório. Mais importante ainda, ajuda a manter todas as informações relevantes dentro dos parâmetros que especifiquei. Tendo estudado vários destes relatórios, posso dizer que a principal vantagem que oferecem é organizar a informação publicamente disponível num formato que posso processar em minutos, em vez de ir de uma fonte para outra numa hora.

A atualização do fluxo de trabalho de pesquisa que estou procurando finalmente chegou

Depois de pouco mais de duas semanas usando o Cowork, percebi que a maior vantagem dos fluxos de trabalho dos agentes é a facilidade cognitiva de encontrar e entregar informações, especialmente se a metodologia para coletar e entregar essas informações permanecer a mesma. Isto, sem dúvida, ajuda qualquer fluxo de trabalho orientado à pesquisa e ajuda os usuários da informação a tomar melhores decisões. É também uma das primeiras vezes que vi um fluxo de trabalho de agente em ação e pensei comigo mesmo que é isso que realmente vale a pena usar.