用途：这是一个面向代码库的深度调研技能，根据用户提出的研究问题，探索并记录代码库当前的实际状态，最终产出一份书面调研报告。它定位为“文档记录者”而非评估者，只描述存在什么、在哪、如何工作、组件如何交互。
主要能力：支持并行子代理进行文件发现与范围映射，把研究问题拆解为多个可组合的调研方向；子代理负责定位文件路径、行号和简要说明，主上下文则亲自完整阅读最关键的文件以构建准确理解。可读取用户直接指定的文件，可进行网络研究（使用可用的搜索或抓取工具与技能，并要求每个陈述附来源），并支持对已有同类调研文档在核对提交哈希和时间戳后判断是否更新或新建。
使用方式：用户若同时给出研究问题则直接开始；未给出时先询问研究问题。若用户给出的是功能需求，应拒绝调研并说明原因，建议其开启新上下文并提出一个或多个研究问题，例如 /rpi-research <question>。流程为：先完整读取被提及的文件（不带 limit/offset），再拆解问题；接着并行派发子代理做文件发现；随后自己在主上下文阅读最相关文件；再做综合归纳；之后运行 python3 <skill_directory>/scripts/metadata.py 获取日期、提交、分支和仓库信息；输出路径为 docs/agents/research/YYYY-MM-DD-description.md，其中 description 为 kebab-case 的简短描述，例如 2025-01-08-authentication-flow.md，输出目录可由项目 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 覆盖。文档结构包含 YAML frontmatter（date、git_commit、branch、topic、tags、status）以及研究问题、摘要、按组件展开的详细发现、代码引用、架构文档和待解决问题等部分。
适用场景与限制：适用于理解现有代码、梳理架构与跨组件交互、为开发提供文件级参考。限制或注意点：不得在未明确要求时给出改进、根因分析、未来增强、批评或重构建议；不应把功能需求当作调研来规划新特性；缺少子代理时需在主上下文完成研究；未提供的收费、价格、平台等信息暂未提供。