用途：为视频或内容创作做快速主题准备，帮助用户在约5分钟内从“需要了解某主题”到“能够自信讲述”。
主要能力：接收主题与领域，生成5个研究问题，并行执行检索（PubMed 用于可引用医学证据，Perplexity/WebSearch 用于背景与趋势发现），并输出 McKinsey 风格简报。简报包含行政摘要、5个问题的答案与证据、临床背景、内容切入点、可引用参考文献以及局限与空白。输出为 Markdown，可显示于终端，也可选保存到 ~/research_briefs/{topic}_{date}.md。
使用方式：交互模式下向 Claude 提出“Use quick-topic-researcher for [TOPIC] in [DOMAIN]”。命令行模式标注为即将推出，示例命令为 python skills/cardiology/quick-topic-researcher/scripts/quick_research.py --topic "GLP-1 agonists in heart failure" --domain "Cardiology"。依赖 PubMed MCP 与 Perplexity MCP，使用 Claude 默认模型并行调用工具。
引用规则：仅将 PubMed 来源作为可引用证据，Perplexity 只用于理解背景，不作为引用。
适用场景：YouTube 视频准备、推文线程、播客讨论前复习、主题知识刷新。不适合正式评论或全面文献综述，后者建议使用 deep-researcher。
限制：资料未提供收费、价格、平台覆盖、准确率或效果保证等信息；CLI 模式尚未提供；输出质量取决于所配置的 MCP 工具与检索结果。