用途：围绕某个主题、领域、生态或软件仓库绘制“全局地图”，帮助用户建立可用的心智模型，理解结构、关系与价值/数据流动，而非罗列细节。
主要能力：支持 topic、repository 或 hybrid 三种模式；可推断主题、受众、决策目标、深度（snapshot/standard/deep）与时间范围；对重要陈述标注 Observed、Sourced、Inferred、Unknown 以保持可审计；仓库模式下会检查 README、清单文件、入口点、配置、测试与近期历史，并追踪一条代表性端到端流程；主题模式下梳理术语、子领域、参与者、标准与资源流；输出包含分层地图、Mermaid 图、关键流程、演化历史、断层与盲点，以及优先学习路径。
使用方式：先框定地图（一句话心智模型、边界、组织性问题、5-9 个关键问题），再收集最小证据，从中心向外构建（核心任务→内部系统→支撑层→外部生态→驱动力），追踪至少一条端到端流程并补充演化，最后压力测试并分层解释。默认在对话中返回地图；如需保存，使用用户路径或默认 docs/landscape/<subject>.md。
适用场景：快速理解陌生仓库、把仓库放入更广生态、梳理领域格局、为后续深入调研做定位。
限制：不适用于投资级尽调或穷举比较，此类需求应升级到专门深度研究工作流；仓库过大时先映射一条垂直流程；代码不可访问时需区分文档地图与实现地图；网络源不可用时需标注时效性缺口；主题过宽时应主动声明边界。