用途：deep-read 用于深度阅读非技术素材并输出完整研究文章，适用于论文（arxiv、期刊）、书籍章节、新闻报道、长文、访谈记录、行业报告、政策文件等。它不是通用 URL 抓取工具（那是 /read），也不是技术源码分析工具（那是 source-dive），且不输出半成品。
主要能力：四阶段流水线 Capture → Read → Synthesize → Compose。Phase 1 保存原始素材、识别类型与结构；Phase 2 精读每个素材并产出结构化笔记（Source Brief）；Phase 3 综合分析并进行多视角压力测试；Phase 4 确认锚点、规划章节、逐章写作，并做去 AI 味与审稿式检查。输出文件命名为 {主题}-deep-read_{YYYY-MM-DD}.md，开头包含 YAML front matter（title、date、tags、sources、status）。
使用方式：输入参数包括 sources（必填，一个或多个 URL/PDF/文件/粘贴文本）、topic（可选，不提供则从素材推断）、output_dir（可选，默认当前工作目录）。依赖工具包括 mcp__web-reader__webReader 抓取 URL、WebSearch 搜索补充资料、Read 读取本地文件与 PDF、Agent（background）并行精读多个素材、Write 输出文章。
适用场景：多篇非技术论文写综述、分析 arxiv 链接、把访谈整理成文章、分享非技术 PDF 并要求分析等。
限制：没有素材就不开始，需用户提供素材，不自行搜索主题或用通用知识写文章；永远走全流程，不提供 quick/standard 部分模式；素材类型为代码或技术项目时应改用 source-dive；最终输出必须是自然中文、自包含、每个论断有素材证据支撑；素材 URL 404 或付费墙时尝试 web cache，无法获取则告知用户，不编造内容；素材非中文时 Source Brief 用中文写并保留原文关键术语；素材过长时用 background agent 分段精读。若用户只想了解内容而不需要文章，则不属于 deep-read 场景。