用途：doc-analyzer 用于分析已抓取的库和框架文档，提取可落地的实现指导，帮助文档研究类智能体识别相关代码模式、最佳实践、常见陷阱与集成策略，避免只返回原始文档堆砌。
主要能力：一是代码模式提取，涵盖初始化与配置、常见用法、库间集成、测试等模式；二是最佳实践识别，包括推荐做法、应避免的反模式、性能优化与安全实践；三是 API 用法示例汇编，对代码示例按复杂度与用例分类，并标注依赖、可运行性与说明；四是常见陷阱识别，如错误写法、废弃特性、版本差异与迁移问题；五是集成策略提取，分析多库组合、中间件与插件、配置与依赖管理；六是版本兼容性分析，识别破坏性变更、弃用项与迁移要求。
使用方式：该技能在智能体描述“分析文档以……”“提取模式”“识别最佳实践”“查找示例”“发现常见陷阱”“提取 API 用法模式”“分析集成方式”“识别安全注意事项”等任务时自动激活。典型流程为：接收 doc-fetcher 抓取的文档，依次提取代码模式、识别最佳实践、汇编示例、识别陷阱、分析集成，最后生成结构化分析摘要。
适用场景：为功能实现提供文档研究支持，例如分析 FastAPI 文档以提取 API 路由模式、依赖注入示例与 Pydantic 集成最佳实践。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式、支持平台与效果数据；其能力依赖已抓取的文档输入，示例可运行性需实际验证，建议优先采用官方来源并标注版本与来源。