用途：Dossier 用于对特定实体（个人、公司、非营利组织、政府机构）做决策级调研，核心是假设检验，而非生成通用简介。每次调用都要求用户先明确自己的假设，再据此验证或推翻。
主要能力：通过 WebSearch 与 WebFetch 检索，可选 bash_tool + curl 调用免费 API（SEC EDGAR、GitHub、ProPublica）；BYOK MCP（LinkedIn、Crunchbase、Apollo、Pitchbook、SimilarWeb）为可选增强。流程包括六问式需求采集、实体消歧、按主体类型选择来源矩阵、假设驱动搜索（至少 30% 搜索预算用于反驳性查询）、12 个月活动时间线、人脉与声誉信号、红旗排查、对话钩子生成，最终用 Node.js + docx 生成含 9 个章节的 DOCX。
使用方式：在 Claude Code CLI 中运行。需 WebSearch + WebFetch、带 docx 包的 Node.js，可选 bash_tool + curl。输出保存为 <output-dir>/dossier_<entity-slug>_<YYYY-MM-DD>.docx，并附聊天摘要与审计计数。
适用场景：销售会议、合作推介、投资尽调、收购尽调、新闻调查、面试准备、竞争情报、个人背景核查。
限制：需用户提供明确假设，否则退化为通用档案；来源仅限本次会话工具返回结果，维基百科与训练知识标注为背景且不计入主要发现；LinkedIn 抓取被阻止时降级处理；声誉数据噪声较大；敏感话题按用户要求排除。具体收费、价格与平台支持范围暂未提供。