用途：调用 Gemini Deep Research Agent 执行自主多步研究，自动完成规划、搜索、阅读与信息综合，输出较完整的报告。适用于市场分析与竞品梳理、技术文献综述、尽职调查、历史研究、框架/产品/技术对比等。
主要能力：支持自定义结构化输出格式、实时流式显示进度、异步启动不等待、查询运行状态、等待完成、基于已有研究继续追问、列出近期研究；输出可为默认的 Markdown 报告、--json 结构化数据或 --raw 原始 API 响应。
使用方式：需 Python 3.8+，httpx 通过 pip install -r requirements.txt 安装，并设置 GEMINI_API_KEY 环境变量（可从 Google AI Studio 获取，也可在技能目录创建 .env）。启动研究：python3 scripts/research.py --query "Research the history of Kubernetes"；结构化格式：python3 scripts/research.py --query "Compare Python web frameworks" --format "1. Executive Summary\n2. Comparison Table\n3. Recommendations"；实时流：加 --stream；不等待：加 --no-wait；查状态：--status <interaction_id>；等待完成：--wait <interaction_id>；继续追问：--query "Elaborate on point 2" --continue <interaction_id>；列出近期研究：--list。退出码 0 成功、1 错误、130 用户取消。
限制：每个任务约 2-10 分钟，成本约 2-5 美元（随复杂度变化），token 用量约 250k-900k 输入、60k-80k 输出；需有效的 Gemini API 密钥与网络。其他平台或效果暂未提供。