用途：开展以证据为驱动的技术调研、依赖分析与隔离代码试验（spike），用于消除技术风险、验证架构选择。适用于集成试验、第三方 API 调研、库评估、性能瓶颈与未解决技术风险；不覆盖完整生产代码实现与用户需求发现。
触发方式：输入 /research，或“Run technical research spike”“Investigate API and dependencies”“Assess technical feasibility”。
输入：technicalUnknowns（技术风险、API 契约或未知库行为清单）、domainModel（阶段 3 的领域模型草稿）、wayfinderBrief（阶段 1 的定位简报）、techStack（核心技术栈细节）。
主要能力与流程：1）从 wayfinder.md、decision-log.md、domain-model.md 提取未解决技术问题、API 契约与性能目标，形成可检验假设；2）检查依赖清单（package.json、Gemfile、Cargo.toml、go.mod）、源码与官方 API 文档，核实速率限制、认证协议、载荷约束与向后兼容性；3）在 <appDataDir>/scratch/ 或工作区 scratch/ 中创建隔离脚本或 spike（如 scratch/spike_api_test.ts 或 .py），运行基准或 API 集成探测，测量延迟、吞吐、内存占用或失败行为，并记录原始日志与指标；4）比较替代方案，列出优缺点、性能数据与维护成本，给出推荐技术路径及代码片段与配置项；5）将发现、基准日志与建议写入 research-spike.md 或对话上下文。
约束：结论必须基于代码检查、测试运行或基准输出等实证，不得猜测；spike 只在 scratch/ 中运行，不污染生产代码；对拟引入的第三方包评估许可证、漏洞与维护状态。
输出：research-spike.md 报告与 scratch/ 中的临时研究脚本。评审门槛包括：调研基于实证代码/日志、spike 未产生未提交的生产代码改动、已评估安全与依赖风险、已发布可执行的实现建议。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式、支持平台与运行环境要求，暂未提供。