用途：回答“做 X 需要什么技术/工具/技术栈”这类问题，或询问如何着手构建某物。输出为简洁、有主见、有研究支撑的答案，采用压缩的穴居人语气，先讲核心真相。
主要能力：自动判断问题需要本地仓库研究、外部网络研究还是两者兼有；本地优先的升级门控，仓库已有答案时跳过网络研究；并行分发研究代理；可选对抗式验证（--verify）；按穴居人语气渲染结果，核心真相优先。
标志：--verify（或 --deep）对每条关键建议运行对抗式验证器；--hard 最大程度压缩语气；无标志时为轻中语气、不运行验证器。
使用方式：先检测模式——提到“这段/这里/我们的代码”、仓库文件名或“在这里加 X”为仓库模式；点名外部技术、问“我该用什么”、全新项目或“如果我想构建”为网络模式；两者信号都有或确实模糊则为两者；纯通用话题无仓库角度则仅网络。再读取受众层级，默认 builder 并偏向简单，仅在明确信号（如“ML 团队”“生产级”“大规模”“我已在用 X”、底层库名、研究者深度）时升级为 expert。仓库模式先运行 caveman-repo-scout 并读取 local_coverage；若 local_coverage >= 3 且话题非高风险（认证、支付、数据迁移、外部 API 集成）则仅用本地研究，否则升级；高风险话题始终升级到网络。随后在单条消息中并行分发：仓库模式用 tech-snacks:research:caveman-repo-scout，网络模式用 tech-snacks:research:caveman-web-researcher，两者则并行。若启用 --verify，对每条网络研究建议并行运行 tech-snacks:research:caveman-verifier 并调和结果：成立则保留，削弱则并入修正，错误则丢弃或采用验证器给出的真实答案。最后读取 references/voice-spec.md 与 references/output-format.md 并严格遵循，先做语气转换再输出，输出结构为：核心真相 -> 工具 -> 形态（如涉及架构）-> 结论 -> 来源（网络模式）。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格、平台或效果信息。诚实规则要求：若研究未找到可靠内容，需简短说明并给出最接近的选项及其差距，绝不编造听起来自信的工具名。