用途：对某一具体技术做全景式调研，生成结构化中文 Markdown 文档，覆盖 11 个章节：产生原因·定位·使用场景、演进时间线、核心概念体系、运行时生态、语言/平台支持、应用场景全景、与相关技术的关系、核心工具与框架、生态规模与采用数据、学习路径、趋势预判。
触发方式：触发词须含技术关键字（技术/框架/工具/technology/framework 等），例如“技术调研 Kubernetes”“调研 gRPC 框架”“WebAssembly 技术全景”“survey Rust technology”“调研 eBPF 工具”。缺少技术关键字（如“调研 go 高并发系统”“XX 是什么”）不触发；宽泛类别（如“AI”“云计算”）会停止并提示缩小范围；有具体项目的技术选型应改用 /tech-selection-research；非技术领域（如心理学）建议用 /field-books-survey。
工作流程：Phase 0 解析输入，提取 {tech}、{tech_en}、{date}，文件名为 {tech_en}-survey-{date}.md，保存在当前工作目录；中文技术名先用 WebSearch 查官方英文名。Phase 1 由 1 个子代理串行产出“技术快照”（版本、诞生时间、主导方、治理模式、定位、竞品），失败则降级继续。Phase 2 在同一条消息中并行发出 5 个 general-purpose 子代理，分别采集章节一·二、章节三、章节四·五、章节六·七、章节八至十一，各注入快照，并用 WebSearch 与 WebFetch 验证，英语主社区技术补充英文关键词。Phase 3 主线程做一致性校验与去重、撰写核心结论表、用 Write 写入文档，并在终端输出完成信息。
输出：11 个固定章节（仅第七章标题按相关技术动态填充），开头含核心结论表，末尾按章节分组列出来源链接，预计 400–800 行。
限制与错误处理：输入过宽泛、技术名无法识别时提示确认；快照失败降级；某子代理失败时对应章节标注“数据不足，建议手动补充”；来源缺失标注“来源待补充”；新兴小生态会在开头注明数据可能不完整。具体价格、平台支持等以实际调研结果为准。