用途：该技能提供一套结构化调研流程，既服务于编程任务（评估第三方库、理解 API），也适用于非编程工作（市场调研、内容创作、学习新领域），目标是产出有条理、可落地的成果。
主要能力与流程：包含七个步骤。一是范围界定，明确要回答的问题、将影响哪些决策、排除什么、输出格式，并与用户确认后再继续。二是检查既有成果，在收集新信息前检索知识库、项目文档、CLAUDE.md 及现有代码模式，总结已知内容并找出仍需调研的空白。三是信息收集，来源包括既有决策与代码（读文件、grep、查依赖）、网络（WebSearch、WebFetch）、以及通过 context7 MCP 获取框架文档，独立调研线可用并行子代理。四是组织，按主题而非来源分组，标注来源与既有知识间的矛盾及置信度（已验证、可能、不确定），区分事实与观点。五是综合，直接回答原问题，给出带理由的建议，明确列出权衡与未知项。六是交付工件，按约定格式输出决策文档（建议+备选+权衡表）、对比矩阵、摘要或简报。七是持久化，用户接受后将结论存入知识库并标注元数据，若取代旧成果则将其标记为过时。
适用场景与输出：库评估常用 npm/pypi、GitHub、文档，产出对比矩阵；缺陷调查用代码、日志、问题跟踪器，产出根因与修复选项；架构决策、内容主题调研、API 集成各有对应来源与输出。
常见错误：未定义范围就收集、跳过既有成果检查、只给原始数据不做综合、未与用户确认范围、单来源结论、以及忘记持久化导致调研随会话消失。
限制：具体实现细节、依赖环境与命令示例按资料暂未提供。