用途：将已有知识库（brain）中关于某主题的上下文连同问题一起发送给 Perplexity，由其搜索、阅读并综合多页信息，重点呈现“相对于已知内容的新增部分”，而非重复已知事实。
主要能力：一是带引用的深度研究，每条结论都需附可验证 URL；二是区分新增动态、确认性证据、与已有知识冲突之处，并给出建议更新项；三是输出为 brain 页面 research/<slug>.md，含标题、日期、brain_context_slugs、recency_filter 元数据及执行摘要、关键新进展、确认信号、矛盾或更新、建议更新、引用等分区。
使用方式：先用 gbrain get <slug> 或 gbrain query "<topic keywords>" 拉取脑内上下文；将主题与内嵌的 brain 内容组合进 Perplexity 查询，要求只找新增并逐条引用；调用 Perplexity API 或宿主提供的 perplexity 命令，例如 curl https://api.perplexity.ai/chat/completions 并携带 PERPLEXITY_API_KEY 与 model（sonar-pro 或 sonar）；再用 put_page 写入 research/<slug>，并按规则交叉链接文中实体。支持传入 recency_filter：hour、day、week、month，或不用于长期研究。
适用场景：需要引用的深度研究；实体（人物、公司）信息补充；交易或公司监测的定时任务；替代早间简报中的原始 web_fetch，避免重复叙述已知事实；也可被学术核验、实体补充等技能调用。
限制与注意：若不发送脑内上下文，则退化为普通搜索，应改用 web_fetch；不要截断脑内上下文；不得丢弃引用；提到实体时不要跳过交叉链接。需在环境中设置 PERPLEXITY_API_KEY，或配置于 ~/.gbrain/.env。资料给出的每查询成本约为 sonar-pro 0.04 美元、sonar 0.007 美元，默认 sonar-pro，批量或定时场景可降级 sonar。其他平台支持、界面与更细限制暂未提供。