用途：输入一个技术主题名（可选 repo/docs/论文 URL），输出一篇自包含的中文技术深度解析文章，帮助读者理解项目内部实现，无需额外查阅源码。
主要能力：三阶段流水线——发现（搜索仓库、抓取官方文档、识别核心文件）、分析（并行分析源码、提取架构模式、识别可迁移模式、记录文档与源码差异）、撰写（规划章节、逐章写作、可选工程迁移终章、去 AI 味审查）。输出文件命名 {主题}-deep-dive_{YYYY-MM-DD}.md，含 YAML front matter（title、date、tags、source_repo、source_docs、status）。
使用方式：当用户表达“深度研究 X”“写一篇 X 的深度解析”“分析 X 的源码写篇长文”“X 的架构是怎样的”等意图时触发。入口门控要求提供明确技术主题，主题过宽（如“编程语言”“人工智能”）需先缩小到具体项目或框架。依赖工具包括 WebSearch/WebFetch、mcp__zread__get_repo_structure、mcp__zread__read_file、mcp__web-reader__webReader、background Agent、Read/Grep/Glob、Write/Edit。
适用场景：研究框架、工具、库的内部实现与设计原理；有 GitHub URL 并希望理解其内部机制；需要中文深度技术长文。
限制：不生成代码，只生成文章；不是通用研究笔记工具，也不是自动发布工具；Phase 2 必须并行分析大文件；源码优先于文档，不一致时以源码为准并标注差异；每个技术论断需有源码或文档证据；无公开仓库时退化为纯文档分析并说明无源码验证；文档 429 限流时改用 webReader 或延迟重试；background agent 耗时 100-400 秒，可先用已有信息写作再补充。