用途：用于代码库探索与理解、架构分析与映射、模式提取与识别、代码内技术研究，以及性能或安全分析；不适合无依据的臆测或未调查即下结论。
主要能力：以证据优先于假设为原则，从代码、文档、测试、历史记录、外部资料与运行时行为等多来源收集信息，多角度交叉验证，区分事实、推断与假设，用置信度等级标注确定性，显式记录未知与缺口。
使用方式：按 Gathering、Surveying、Investigating、Analyzing、Synthesizing、Concluded 六级推进，置信度对应 0–19%、20–39%、40–59%、60–74%、75–89%、90–100%；清晰代码库加聚焦问题可从 2–3 级起步，模糊或复杂情况从 0–1 级起步。调查过程中输出 Confidence、Found、Patterns、Gaps、Next；交付时输出 Findings、Patterns、Implications、Confidence Assessment、Supporting Evidence。到 4 级时需询问是否继续。可按需加载 pattern-analysis、root-cause-analysis、report-findings 等微技能，架构分析见 architecture-analysis.md。
适用场景：需要基于证据理解既有系统、定位模式或验证对代码的认识时。
限制：低于 5 级必须包含 △ Caveats 段；不得将假设当作事实、不得依据单一来源下结论、不得隐藏不确定性。具体安装方式、收费与平台支持暂未提供。