用途：调用 Google Gemini 的 Deep Research Agent，完成复杂、耗时的资料收集与综合任务。适合需要多来源综合的文献或市场调研、竞争格局分析、技术深度调研，以及任何需要系统性网络检索并输出结构化证据报告的场景。
主要能力：代理会自主把复杂查询拆解为子问题，逐项系统检索网络，再将发现综合为完整的 Markdown 报告，并在执行过程中提供流式进度更新。输出为带时间戳的文件：deep-research-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.md（最终报告）与同名 .json（完整交互元数据），报告同时打印到 stdout。
使用方式：前置条件为 GEMINI_API_KEY 环境变量（从 Google AI Studio 获取）以及 Python 3.8+ 和 requests 库；需直接使用 Gemini API key，不支持 OAuth 令牌。基本用法：scripts/deep_research.py --query "Research the current state of quantum error correction" --stream。可用 --format 自定义输出结构，用 --file-search-store "fileSearchStores/my-store-name" 结合文件检索，用 --output-dir ./reports 指定输出目录。脚本为可选辅助工具，仅在依赖可用时运行，输出应保存在项目工作区，不要写回技能目录；相对路径从技能目录解析，执行前先检查再修改，缺少运行时、CLI、凭据或 API 时应说明阻塞并采用手动回退。
API 细节：端点 https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions，代理模型 deep-research-pro-preview-12-2025，认证使用 x-goog-api-key 请求头。
限制：任务运行时间长（数分钟到数十分钟，取决于复杂度）；可能产生 API 费用，取决于 Google AI 配额；结果依赖查询时网络上可获取的内容。