用途：作为四步研究流程的入口，为某个主题搭建结构化研究项目框架。输出物是 outline.yaml（研究对象清单与执行配置）和 fields.yaml（研究维度定义），供 /research-deep 与 /research-report 消费。触发命令为 /research-outline <topic>。
主要能力与流程：第一步依据模型已有知识起草研究对象（items）清单和建议的研究字段框架，并通过 AskUserQuestion 让用户确认增删对象及字段是否符合预期；第二步询问时间范围（如近 6 个月、since 2024、不限），再用 Task 工具启动一个 subagent_type: general-purpose 的后台研究代理进行网络搜索补充，代理返回补充项目、推荐字段和来源；第三步询问是否已有字段定义文件需合并；第四步合并各来源结果，生成 outline.yaml（含 topic、items 及 execution 的 batch_size、items_per_agent、output_dir 等配置）和 fields.yaml（字段分类、description、detail_level 为 brief/moderate/detailed、required 标记）；第五步创建 ./{topic_slug}/ 保存两个文件并请用户确认。
后续命令：/research-add-items 追加研究对象，/research-add-fields 追加字段定义，/research-deep 启动并行深度研究，/research-report 汇总为 markdown 报告。
限制与注意：subagent 提示词模板被视为稳定契约，需替换变量并保持结构，以免下游技能收到无法渲染的字段；字段的 required: true 会在深度阶段由 validate_json.py 校验，缺失即失败，应谨慎使用；fields.yaml 中的 uncertain 数组为下游预留，此阶段留空。{topic_slug} 惯例为 kebab-case。具体收费、平台支持等信息暂未提供。