deep-dive

用途：针对任意技术、运维或战略主题提供全面、有观点且可执行的深度分析，核心价值是给出唯一明确的前进路径，并基于用户实际上下文与当前文档。\n\n主要能力与用法：\n1. 上下文探测与实时文档获取（仅 Claude Code）：扫描 package.json、bun.lock、Cargo.toml、pyproject.toml、monorepo 标识、.env、README.md 及目录结构；涉及具体工具时用 find-docs 技能（Context7 CLI）拉取最新文档。若不可用则基于训练知识并标注需核实之处。\n2. 质疑前提：先判断工具/方案是否合适，必要时直接推荐更优方案并简述理由。\n3. 主题分类并据类别选用章节。运维/基础设施、架构/设计、战略/业务、安全/合规、工作流/流程各有对应签名章节；跨类别可混合。\n4. 深度分级：Quick（约400-500字，单一建议+2-3条理由+例外+下一步，无表格子节）、Standard（默认，约2000字，完整自适应章节）、Exhaustive（约3500字，含所有适用章节、边界情况与示例命令）。\n5. 标准与详尽深度遵循骨架：情况评估、核心问题解答（每个只给一个建议）、类别专属章节、该做/不该做对照表、行动计划。\n\n原则：一个答案而非菜单；优化前先质疑；基于实时文档；针对具体技术栈；强调应避免的错误与反模式；保持可执行；尊重所选深度。\n\n适用场景：依赖管理、CI/CD、部署、监控、锁文件、迁移、系统设计、数据建模、API 设计、定价、团队结构、供应商选择、认证权限、密钥管理、审计日志、代码评审、Git 工作流、发布流程等。\n\n限制：上下文扫描与实时文档获取仅在 Claude Code 且具文件系统访问时可用，Claude.ai 下跳过；主题模糊时应先提1-2个澄清问题；主题无匹配类别时默认按运维处理；用户可显式覆盖类别或深度；find-docs 不可用时建议核实当前文档。具体收费与平台信息暂未提供。