用途：Artifact Pyramids 用于规范 AI 智能体产出的研究工件，把研究结果按深度分为三层，实现渐进式披露。它借鉴智能体输入侧的元数据→指令→资源模型，将其对称地应用于产出侧。
主要能力：三层结构为 L1 摘要（研究问题、关键发现、重要影响，链接到 L2）、L2 分析集合（按维度分文件，如市场、竞争、技术可行性、风险，各自链接到 L3）、L3 档案（来源摘录、原始数据表、访谈记录、方法说明，按需拉取）。每层文件底部带 SOURCES 导航段，含绝对路径与描述，供消费方判断深入后能获得什么。
使用方式：生产时按递归缺口分析进行——先写摘要并嵌入分析链接，再写分析文件并链接档案，每轮后评估是否仍有缺口。快速开始命令：mkdir -p my-project/{01-summary,02-analysis,03-dossiers}；cp assets/pyramid-template.md ./my-project/00-index.md；scripts/pyramid-status.sh ./my-project；scripts/extract-atoms.py ./my-project/03-dossiers/source-1.txt。项目结构含 00-index.md、01-summary/、02-analysis/、03-dossiers/ 与 artifact-inventory.md。生产金字塔前需加载四份必需参考：pipeline-stages.md、output-classification-framework.md、quality-gates.md、delegation-context-template.md。
适用场景：多智能体研究、竞争格局分析、需要保留可追溯来源与分层消费的研究项目。
限制：不适用于无研究工件的单轮问答、仅产生临时输出的任务，或源材料本身即最终输出的流程。03-dossiers/ 必须保持扁平，不得建子目录；根级文件可修订，低层文件一经创建不再修改。其余细节暂未提供。