用途
skill-researcher 提供系统化的研究操作，用于从多个来源收集信息，支持对技术、模式和最佳实践的全面探索。其目的是为有依据的技能开发进行研究和知识收集。该工具采用基于任务的模式，包含 5 个相互独立的研究操作，核心价值在于多来源的综合研究，能够发现模式、示例和最佳实践。
适用场景
- 启动新技能（研究领域、模式、示例）
- 探索不熟悉的技术或框架
- 寻找真实世界的示例和模式
- 从多个来源收集需求
- 对照社区实践验证方案
- 发现可用于集成的 MCP 服务器
- 查找官方文档和规范
前置条件
开展研究前需要：明确的研究目标、具体的研究问题、来源选择、综合计划。
主要能力（五项研究操作）
操作 1：Web 搜索研究
进行有针对性的网络搜索，发现当前最佳实践、最新进展和社区知识。适用场景包括研究当前最佳实践、查找近期博客和教程、发现社区讨论、定位官方公告、比较不同方案。步骤为：构建搜索查询（使用具体技术术语、包含年份、添加限定词）、执行搜索、提取关键信息、评估可信度、记录发现。可信度排序为：官方文档最高，知名技术博客较高，活跃的 GitHub 仓库中高，论坛讨论中等（需验证），个人博客较低（需与其他来源交叉验证）。
操作 2：MCP 服务器研究
发现并研究 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于潜在集成。适用场景包括构建需要外部工具访问的技能、研究可用的 MCP 服务器、评估 MCP 服务器能力、规划 MCP 服务器集成、发现特定领域的 MCP 工具。步骤为：搜索 MCP 服务器、评估服务器能力、分析集成需求、测试可用性（如适用）、记录能力。
操作 3：GitHub 仓库研究
探索 GitHub 仓库，发现实现模式、代码示例和架构方法。适用场景包括寻找真实实现示例、研究代码模式和结构、寻找经过验证的架构方法、发现边界情况处理、从生产代码库中学习。步骤为：查找相关仓库、分析仓库结构、提取代码模式、记录示例、综合学习成果。
操作 4：文档研究
分析官方文档，理解规范、API 和推荐实践。适用场景包括学习官方规范、理解 API 表面、寻找权威指导、对照官方建议验证方案、发现功能能力。步骤为：定位官方文档、浏览文档结构、提取关键信息、记录具体细节、创建参考文档。
操作 5：综合研究发现
将来自多个来源的研究整合为连贯、可操作的见解。适用场景包括完成多来源研究后、做出架构决策前、创建技能计划或规范时。
使用方式
该工具以任务为基础组织，五项操作相互独立，可按需选择。每项操作均包含适用场景、前置条件、步骤、示例、预期结果、验证清单、常见问题与提示。研究时建议从宽泛开始，再根据初步发现收窄；使用引号进行精确短语匹配；组合术语；包含当前年份以获取近期内容；查看多页结果而非仅第一页。
限制
资料中未提供该工具的具体安装命令、收费方式、支持平台或运行环境要求，这些信息暂未提供。