用途：对指定技术做全景调研，产出一份 11 章的结构化 Markdown 文档，覆盖产生原因与定位、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、与相关技术的关系、核心工具与框架、生态规模与采用数据、学习路径与趋势预判。
主要能力：先解析输入，提取技术名、英文标识与当天日期，其中英文标识优先取官方小写品牌名，无则用小写连字符，必要时用 WebSearch 确认，例如中文技术名先查官方英文名。随后串行执行一个预调研代理，产出“技术快照”（版本、诞生时间、主导方、治理模式、核心定位、竞品），再在同一消息中并行发出 5 个子代理分别采集对应章节，最后主线程做一致性校验、去重、提炼 3–5 条核心结论，并用 Write 写入 {tech_en}-survey-{date}.md，同时在终端输出完成信息。
使用方式：在支持该技能的 agent 环境中，用触发词加技术名发起请求，例如“调研 WebAssembly”“技术调研 Kubernetes”“survey gRPC”；文档保存在当前工作目录。
适用场景：需要快速了解一项具体技术的全貌、生态、学习路径或趋势，且不针对某个具体项目做选型时使用。
限制：不适用于“XX是什么”等日常问答；有具体项目的技术选型应改用 /tech-selection-research。输入为“AI”“云计算”等宽泛类别时，Phase 0 会停止并提示缩小范围。技术名无法识别会提示确认。预调研快照失败时降级为无快照继续；某个并行代理失败则对应章节标注“数据不足，建议手动补充”；新兴技术生态较小时文档会注明数据可能不完整。来源链接须为实际访问过的 URL。自动化程度、耗时、平台与费用等资料未提供。