用途：帮助研究者从“已有研究方向”推进到“具体可执行的研究提案”，解决过早锁定单一想法或无限发散无法收敛的问题。
主要能力：
- 树状创意生成（Phase 1）：以种子方向为根，逐层只变一个轴——Level 1 技术路线、Level 2 应用领域、Level 3 问题表述，最多产生 N_I=21 个叶子候选；每个节点执行“提出→评审→精炼”循环，并剪除明显不可行的分支（资源不可得、违背已知理论、重复已有方案、记忆中的根本性失败）。
- Elo 锦标赛排序（Phase 2）：所有候选初始 Elo 1500，K 因子 32，采用 4-5 轮瑞士制配对；每场按新颖性、可行性、相关性、清晰度各 25% 权重打分（1-10），计算综合分并更新 Elo。
- 方向摘要（Phase 3）：综合前 3 名，提取核心方向、关键洞见与主要风险，并检查是否与既有记忆重复。
- 提案扩展（Phase 4）：将第 1 名扩展为含背景、相关工作、方法、实验计划、预期结果、风险与缓解（第 6 节为实践扩展）的提案。
使用方式：开始前从 Ideation Memory（M_I，路径 /memory/ideation-memory.md）读取并选取最相关的 top-2 条目（k_I=2），检索相关文献 L；过程中将完整树保存到 /idea-tree.md，排名保存到 /idea-rankings.md，方向摘要保存到 /direction-summary.md，提案保存到 /research-proposal.md。完成后触发 evo-memory 的 IDE 协议，并将提案交接给 paper-planning。
适用场景：需要系统比较多个研究想法、生成研究提案、探索某概念变体并选出最优者时。
限制：资料未提供具体运行环境、依赖安装命令、收费或平台信息；N_I=21、k_I=2、K=32、4-5 轮等为资料中给出的参数，实际效果未提供验证数据。