research-storage 是面向 dokhak 智能体的研究文件存储规范技能，用于定义研究数据的保存与读取约定，使研究结果可缓存复用、减少重复网络搜索。
用途：为 researcher、research-collector、writer、structure-designer 等智能体提供统一的目录解析、文件写入与读取规范。
主要能力：定义 .research/ 缓存目录结构（init 与 sections 两类）；规定章节目录命名格式 {chapter}-{section}-{slug}，章节补零两位、小节不补零、slug 为小写 kebab-case；提供 normalizeChapter、normalizeSection、generateSlug、buildCanonicalPath 等规范化函数；给出 summary.md、sources.md、research.md 文件模板；提供四级目录解析策略以兼容历史命名不一致；定义 research_result、directory_resolution、subtopic_coverage 等 XML 输出结构。
使用方式：智能体通过 Read("skills/research-storage/SKILL.md") 加载技能；查找已有研究时使用多级解析而非简单 Glob，按规范路径逐级匹配，命中即停止；写入时按模板生成文件，如 Write(".research/init/summary.md", content)。
适用场景：保存 research-collector 或 researcher 的研究结果、按章节组织研究资料、读取 init 研究、追踪子主题覆盖情况。
限制：Glob 只返回文件不返回目录，模式须以文件名结尾；研究文件可重新生成，通常建议加入 .gitignore；写入失败时报告错误且不更新 task.md。具体收费、平台与效果资料暂未提供。