用途：deep-research 用于需要多来源综合、引用追踪与验证的复杂调研，而非简单查询或调试。它提供 quick、standard、deep、ultradeep 四种模式，分别对应不同阶段数与耗时，standard 为默认。
主要能力：按 8 阶段流水线执行（Scope → Plan → Retrieve → Triangulate → Synthesize → Critique → Refine → Package）；对每条事实性主张要求即时引用 [N]，区分事实与分析，禁止编造引用；Phase 3 要求并行发起 5-10 个搜索角度并派生 3-5 个并行代理；Phase 4 对每条主张验证 3 个以上来源；提供来源可信度评分与渐进式上下文加载，避免“中间丢失”。
使用方式：先做请求分析，简单查询或调试应改用 WebSearch 或标准工具；复杂分析才继续。选择模式后宣布计划并自主执行，仅在查询不可理解或需求矛盾时才询问。验证阶段运行 python scripts/verify_citations.py --report [path] 检查 DOI、标题年份匹配与可疑条目，再运行 python scripts/validate_report.py --report [path] 做 8 项结构与质量检查；失败最多修复 2 次，仍失败则上报。报告输出到 ~/Documents/[TopicName]Research[YYYYMMDD]/，同时生成 Markdown、McKinsey 风格 HTML 与 PDF，并自动打开 HTML 与 PDF。
适用场景：需要 10 个以上来源、带引用与验证的综合分析、重要决策或全面评审。
限制：简单查询与调试不适用；输出受 32K token 硬限制，超长报告需分多次运行或由续写代理链式生成；资料未提供具体收费、价格与平台支持信息。