用途：docs-seeker 用于检索技术文档，采用脚本优先的流程，基于 llms.txt 标准从 context7.com 获取内容，无需手动构造 URL。
主要能力：detect-topic.js 判断查询是主题特定还是通用，提取库名与主题关键词，返回 JSON（topic、library、isTopicSpecific）；fetch-docs.js 自动构造 context7.com URL，按主题→通用→错误的回退链抓取，输出 llms.txt 内容或错误信息；analyze-llms-txt.js 对 llms.txt 中的 URL 分类（关键/重要/补充），并推荐智能体分配策略（1、3、7 个或分阶段）。三个脚本均为零 token 执行。
使用方式：按顺序执行脚本。先运行 node scripts/detect-topic.js "<user query>"，再运行 node scripts/fetch-docs.js "<user query>"，若返回多个 URL 则用 cat llms.txt | node scripts/analyze-llms-txt.js - 分析。脚本自动处理 URL 构造、回退链与错误。环境变量加载顺序为 process.env > .claude/skills/docs-seeker/.env > .claude/skills/.env > .claude/.env，配置见 .env.example。
适用场景：主题特定查询（如 shadcn 日期选择器用法，约 10-15 秒）与通用库查询（如 Next.js 文档，约 30-60 秒），以及仓库分析回退策略。
限制：资料未提供具体支持的库范围、版本兼容性细节与错误处理完整清单，相关说明见 references 目录下的文档。