用途：把多份定性研究资料（访谈笔记、用户反馈、支持记录、问卷回答等）整合为一份可直接用于决策的综合文档，输出包含原话引用、主题聚类、JTBD 陈述、矛盾点和建议。
主要能力：先读取产品上下文（如 .chalk/docs/product/0_product_profile.md 及既有 JTBD 画布或历史综合），再定位来源文件；提取带说话人、上下文与情绪强度的原话；用亲和图逻辑聚类主题，要求一个主题至少来自 2 个不同来源，并记录频次与强度；为主题写摘要、频次、强度、置信度和至少 3 条原话；生成“When [情境], I want to [目标], so I can [结果]”格式的 JTBD；标记来源间的矛盾并给出可能解释与解决路径；最后输出 Build / Stop / Investigate 三类建议。
使用方式：通过 $ARGUMENTS 传入文件路径、glob 模式、待扫描目录或文件名列表；来源少于 3 个时会提示偏差风险，未找到文件会要求提供路径。结果写入 .chalk/docs/product/<n>research_synthesis<topic_slug>.md，纯 markdown、无 YAML frontmatter，首行固定为 # Research Synthesis: <Topic>，第二行为 Last updated: <YYYY-MM-DD> (Initial draft)。
限制与注意：不得只挑支持预设结论的引用，单一访谈只算轶事；主题必须有至少 3 条原话支撑，否则只是猜测；矛盾必须单列而非掩盖；需完整阅读全部来源后再聚类。以上流程细节依据公开资料整理，具体依赖的目录结构、文件编号规则等以实际项目为准。