用途：这是一个基于 Gemini 的自主研究技能，用于自动完成计划、检索、阅读与信息综合，最终生成较全面的研究报告。
适用场景：市场分析、竞争格局梳理、文献综述、技术调研、尽职调查，以及需要详细引用来源的研究报告。
主要能力：支持自定义结构化输出格式；可实时流式查看进度（--stream）；可异步启动后轮询状态（--no-wait 配合 --status）；可等待完成（--wait）；可基于已有研究会话继续追问（--continue）；可列出近期研究（--list）。输出格式支持默认 Markdown、JSON（--json）和原始 API 响应（--raw）。
必要用法：需 Python 3.8+ 及 httpx（pip install -r requirements.txt），并设置 GEMINI_API_KEY。安装示例：export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here，或在技能目录创建 .env 文件。启动任务示例：python3 scripts/research.py --query "Research the history of Kubernetes"。如需结构化输出可加 --format。
限制与成本：单个任务耗时约 2-10 分钟，成本约 2-5 美元（随复杂度变化），输入约 25 万至 90 万 token、输出约 6 万至 8 万 token。退出码：0 成功，1 错误，130 用户中断。API 密钥需自行从 Google AI Studio 获取，其余细节资料未提供。