用途
tech-stack-research 是一个架构类技能，适用于工作流中的某个步骤或用户直接要求进行技术栈调研的场景：比较备选方案、分析取舍，并给出经用户验证的选型建议。其目标是为每一个必需的技术层交付经用户确认的技术栈，依据调研所得的备选方案、加权证据和置信度，使团队根据规模、预算、技能和时间线选择合适方案，而不是凭熟悉度决策。
主要能力
- 加载业务上下文：读取此前的业务评估、领域模型/ERD、细化任务和调研访谈笔记，并概括用户规模、领域复杂度、团队技能、预算、时间线、合规、实时性、集成复杂度等信号。
- 推导技术需求：把业务信号映射为技术要求并标注优先级（Must/Should），在检索前通过提问工具与用户确认。
- 按技术层调研：先记录各候选层的适用性（OPEN-REQUIRED、FIXED、N/A）及证据与责任人；对每个待定必需层比较 2–3 个可行备选（含现有或简单方案）。
- 深度对比矩阵：围绕团队契合度、可扩展性、上市时间、生态/库、招聘市场、托管成本、学习曲线、社区健康等 8 项准则做 1–5 分评分与权重对比，并提供每个选项的优势、劣势、适用条件、不适用条件与生产案例。
- 加权评分与排名：计算加权总分并给出置信度百分比和推荐理由。
- 证据规范：每条主张须引用来源（URL、基准测试或案例研究）；来源分四级，决策关键型主张需 2 个以上独立来源；单来源主张标记为未验证且置信度低于 60%。默认单次检索上限为 10 次查询、8 次抓取。
- 生成报告：输出不超过 200 行的结构化对比报告，包含执行摘要、需求与层适用性表、各层对比矩阵与排名、推荐栈组合图、风险评估、备选栈和未解决问题。
- 用户验证访谈：通过提问工具提出 5–8 个问题，确认各层推荐、风险容忍度、团队准备度、预算一致性和时间线契合度，确认后写入最终技术栈文件。
使用方式
技能按固定顺序执行七步：加载业务上下文 → 推导需求并确认 → 按层调研 → 深度对比 → 加权评分排名 → 生成报告 → 用户验证访谈。每步开始标记 in_progress、结束标记 completed，并附简要证据或跳过原因。输出两类文件：
- {plan-dir}/research/tech-stack-comparison.md：完整对比报告
- {plan-dir}/phase-02-tech-stack.md：最终确认的技术栈决策
完成后，该技能还会用提问工具提供后续选项（如进入架构设计、进入规划或手动继续），并单独提供是否升级到多子智能体评审的选择。在 Codex 环境中，它以读取并执行 .agents/skills/<name>/SKILL.md 的方式调用。
适用场景
- 新项目启动前需要确定技术栈且存在多个候选方案。
- 团队需要基于基准测试和案例证据，而非个人偏好，做出可追溯的选型决策。
- 需要把业务约束（规模、预算、合规、实时性）转化为具体技术选择。
- 存在战略性或陌生依赖，需要在多个得分接近的方案之间做更深入的权衡。
限制
- 技能明确说明候选层只是候选而非强制组件；若某项需求不存在（如 CLI 或库可能不需要前端、数据库、消息中间件、托管基础设施或认证），不应虚构这些需求。
- 检索与抓取有预算上限，超出后若仍有重大不确定性，需记录缺口并请用户授权追加有界检索。
- 不提供选项之外的额外事实；模型、供应商等事实须以当前官方文档为准，不得凭记忆。
- 遵循声明的步骤顺序，未经用户批准不跳过、不重排、不合并步骤。