用途：搜索插件 dataset/ 目录下的真实编排运行记录，并把用户的新项目经验补充进数据集，为 orchestrate 工作流的架构环节与工作流合成环节提供参考。
主要能力：数据集内为真实 orchestrate-run 记录，同一套评分逻辑（dataset/lib.ts）提供两种检索接口。首选通过已注册的 dataset-server MCP 服务器调用：dataset_search（参数 domain、stack[]、archetype、keywords[]、limit，返回带经验教训的排序条目）、dataset_get（参数 id，返回单条完整记录）、dataset_stats（无参数，返回条目/领域/原型数量）。若 MCP 服务器未连接，则退回 CLI：bun run dataset/search.ts '{"domain":"rest-api","stack":["bun"],"archetype":"verified-swarm","keywords":["auth"],"limit":5}'。
何时搜索：架构访谈前按 domain + stack 搜索，向用户展示相似项目的架构与教训；工作流合成前按 domain 查看各阶段使用的原型及收敛轮数；项目遇到坑时按 keywords 搜索描述相同陷阱的条目。应告知用户哪些条目影响了推荐并引用条目 id，教训仅作证据而非定律，单条只代表一个项目。
贡献方式：在真实项目交付（无论是否编排）后，先读 dataset/README.md 与 dataset/schema.json，起草 dataset/entries/<id>.json，必填字段为 id、domain、summary、stack、architecture、workflows、outcome、lessons、contributor、contributedAt；失败运行只要有清晰教训同样有价值。用 bun run dataset/validate.ts 验证须输出 N/N entries valid，再提 PR，或通过 .github/ISSUE_TEMPLATE/dataset-contribution.yml 提交贡献 issue。协助用户贡献时，逐字段访谈、写 JSON、跑验证器并在提 PR 前展示结果。
限制：条目 id 唯一且与文件名一致；数据集供 orchestrate 技能使用，其第 4 步（架构）与第 5 步（工作流合成）应先搜索。其它细节暂未提供。