用途：该技能用于协调多智能体协作完成端到端研究任务，将研究问题拆分为子任务并分配给不同角色的智能体，适用于需要跨文献、方法、数据、分析与写作多种能力的科研流程。
主要能力：文献智能体负责学术数据库检索、按相关性/时效性/引用影响力筛选、提取关键发现与方法细节、识别研究空白并产出带引用元数据的结构化综述；假设智能体生成可检验假设、评估可行性、按潜在影响与可检验性排序、定义构念操作化；实验智能体设计实验方案、选择对照与随机化策略、计算样本量与统计功效、识别混淆因素；分析智能体选择统计方法、实施分析流程、做假设检验前检查、产出可视化与含效应量和置信区间的报告；写作智能体按目标期刊格式起草、整合结果、控制论断与证据强度匹配、管理引用并生成摘要。
使用方式：资料未提供具体安装命令或调用示例，仅说明流水线编排需进行任务分解、定义智能体间输入输出契约、设置各阶段质量门禁、支持迭代修正并维护共享上下文文档。质量控制包括输出校验、文献交叉核对、统计假设验证、按 APA/CONSORT 等报告规范检查、标记段落间不一致供人工复核；错误恢复包括回退策略、向上游智能体请求澄清、重试、低置信度时升级人工、记录决策及理由。
适用场景：社会科学、自然科学、计算机科学、健康科学、工程等领域的调查研究、实验设计、基准测试、临床试验设计、荟萃分析、系统综述、设计实验与可靠性测试；也支持合成数据生成工作流，如生成匹配真实统计属性的数据集、用于功效分析的模拟数据、机器学习训练增强数据、伦理受限时的合成对照组，并在已知真值上验证分析流程。可与 Research-Claw 的文献检索、统计分析、写作引用及领域技能协同。
限制：原文未给出功能效果、收费、价格、平台或具体使用步骤，均暂未提供；实践中需保留关键决策点的人工监督，记录自动化决策理由，定期用领域专家判断验证输出，建议先单智能体再扩展多智能体，并对数据、分析、草稿做版本控制，记录随机种子与模型版本以保证可复现。