用途：这是一个研究流程编排技能（meta-orchestration），用于驱动定性、定量或混合方法研究的全流程，从文献综述、数据分析一直到可发表写作。它不替代各专项技能，而是负责调度它们并按项目类型选择路径。
主要能力：维护项目状态（project.yaml、progress.yaml、project-state.md），跟踪已完成、待办与依赖关系，并警告改动可能使下游工作失效；支持非线性、迭代式研究，可跳转任意阶段或返回早期工作。它会按类型路由到专项技能：文献检索与综合、贡献框架、论证构建、访谈分析、文本分析、提示词优化、定性/定量/混合发现写作、R 或 Stata 分析、方法写作、案例论证、文章首尾、摘要构建、核验、修订协调与写作编辑。
使用方式：被调用时先检查当前目录是否存在 project.yaml；存在则读取并生成进度面板、从上次中断处继续，不存在则先提范围性问题（研究问题、是否已有访谈转录、驱动问题、目标产出），再运行 /project-scaffold 创建结构并初始化 project.yaml，随后按 type: qualitative、quantitative 或 mixed 选择工作流。推荐阶段依次为基础（界定范围、初步文献）、数据分析（沉浸、编码、解释、质量检查、综合）、深度文献与贡献类型识别、写作（理论、方法、案例、发现、首尾）、整合与修订。文件用 git 版本控制，不用 -v2、-final 等后缀副本；各技能切换前提交，如 git add [files] && git commit -m "[skill-name]: Phase N complete"，里程碑用 git tag。
适用场景：社会学等需要访谈资料、文献对话与理论贡献的学术项目，包括期刊论文、学位论文章节、书籍。
限制：资料未提供具体价格、平台支持范围或效果保证；部分子技能只给出编号与名称，细节暂未提供。核验步骤涉及 grep、rag.py 语义搜索、haiku 深读等，需相应环境支持。