用途：该技能提供一套技术研究方法论，用于系统性地调研技术主题并产出可执行的技术情报报告，全程遵循 YAGNI、KISS、DRY 原则，要求诚实、直接、简洁。
主要能力与流程：分为四个阶段。阶段一为范围定义，明确关键术语、信息时效要求、来源评估标准与研究深度边界。阶段二为系统化信息收集，采用多来源策略：先检查 gemini bash 命令是否可用，若可用则执行 gemini -m gemini-3-preview-p "...your search prompt..."（超时 10 分钟）并将输出保存到 ./plans/<plan-name>/reports/YYMMDD-<your-research-topic>.md，包含全部引用；若不可用则回退到 WebSearch 工具。可并行运行多个搜索，查询需包含 best practices、2024、latest、security、performance 等关键词，优先官方文档、GitHub 仓库与权威博客。最多执行 5 次研究（最多 5 次工具调用），用户可要求更少。发现 GitHub 仓库 URL 时使用 docs-seeker 技能阅读。阶段三为分析与综合，识别模式与最佳实践、评估方案优劣、成熟度、安全与性能影响、兼容性。阶段四为报告生成，输出结构化 Markdown 报告，含执行摘要、研究方法、关键发现、对比分析、实施建议、资源引用与附录。
使用方式：报告保存于 ./plans/<plan-name>/reports/YYMMDD-<your-research-topic>.md；若未提供 plan 名称，需向主智能体索取后继续。报告需含时间戳、目录、代码块、图表或架构描述，并以具体可执行的后续步骤结尾，未解决问题列在末尾。
适用场景：技术选型调研、最佳实践梳理、安全与性能评估、新技术的社区采用度评估、API 文档核实等。
限制：最多 5 次研究调用；信息优先近 12 个月；依赖 gemini bash 命令或 WebSearch 工具；报告需指定 plan 名称与保存路径；资料未提供具体安装命令、收费或平台支持信息。