用途：面向需要深度调研的战略性问题，例如市场力量、竞争格局、技术走向与战略选项，产出有真实来源支撑的决策分析。受 Karpathy 的 autoresearch 启发，但聚焦战略思考而非机器学习训练。
主要能力：将问题拆解为 5-7 条互补研究线程（市场力量、历史先例、玩家分析、技术轨迹、客户行为、经济模型、新兴技术与架构、逆向观点），其中新兴技术线程始终包含；在团队模式下同时启动 5-7 个后台智能体并行研究，在单人模式下执行 2-3 轮顺序研究；综合各线程结果为战略文档，含执行摘要、关键力量、情景分析、新兴技术、战略选项、建议行动、逆向观点、置信度与缺口、来源列表。
使用方式：以 /auto-research 命令运行，将战略问题作为参数传入；先读取本地知识库现有上下文，向用户确认拆解后再启动智能体；结果保存至 05-knowledge/research/ 下的日期-主题文件，长文额外生成一页摘要，并在对话中呈现执行摘要与建议行动。
适用场景：市场与竞争分析、技术路线判断、构建/购买/合作决策、AI 能力扩张对行业的影响等。
限制：依赖 WebSearch 与 WebFetch，缺失时仅能基于本地知识库分析并说明未进行在线检索；研究线程质量低或工具失败时如实标注缺口，不编造来源；团队模式与单人模式的执行深度不同；整体运行约 10-15 分钟。