用途：把某个细分行业蒸馏成可运行的「行业 Master OS」skill（{industry}.master），供 agent 以该行业思维方式回答问题。资料强调核心是捕捉 HOW the field thinks，而非本周新闻。
主要能力与流程：执行分阶段。Phase 0 入口分流：明确了细分行业走直接路径，模糊需求走诊断路径，已有 skill 走更新路径；确认行业/细分、聚焦方向、地域语言、用户身份、本地素材、新建或更新等维度。Phase 0.5 在 {HOST_SKILLS_ROOT}/{slug}-master/ 下建立目录，研究笔记写入 references/research/，包含 01-figures、02-tools、03-workflows、04-canon、05-sources、06-glossary 六个文件，要求 skill 自包含、调研必须落盘到 skill 内部。Phase 1 以六轨 Agent Swarm 分 wave 采集：Wave 1 为 canon、sources、glossary，Wave 2 为 figures、tools，Wave 3 为 workflows；可先运行 collectors（github_topics.py、arxiv_collect.py、rss_collect.py、podcast_rss.py）产出结构化 seed，并有 seeds 不足时的降级规则。Phase 1.5 向用户展示各轨来源数与关键发现并暂停确认。Phase 2 提炼心智模型、标准 playbook、工具栈、工作流、表达 DNA、质量基准与反模式、智识谱系、诚实边界及 Agentic Protocol 种子，Phase 2.5 再确认。Phase 3 依 references/skill-template.md 组装 SKILL.md，可选调用女娲.skill 蒸馏 top figures 子 skill，最后调 tools/skill_writer.py create 写入，并由 cli_writer.py 生成 cli/ 子树。
使用方式：向 agent 输入细分行业，按提示补全维度；本地素材可放入 sources/ 提高质量。更新路径会检查 last_research_date，按距今时长决定刷新强度，< 1 月拒绝刷新。
适用场景：行业内、想入行或服务该行业的人，需要系统化行业认知、工作流与信息源时。
限制：要求粒度足够细分，不宜覆盖泛行业；不替代实操工具（是思维顾问而非 RPA）；不存整本书、完整字幕或长段原文，仅保留结构化摘要与极短引用；中文圈信源排除知乎、微信公众号、百度百科等；公开信息存在偏差，工具与工作流模块衰减最快；未提供的信息（如具体价格、平台支持范围、许可证）暂未提供。