用途：该技能面向需要综合多个网络信息来源的研究请求，例如复杂主题调研、时效性信息收集、多对象对比分析，以及产出带明确引用的研究报告。
主要能力：提供结构化的网络研究流程，强调先规划、再高效分派、最后系统综合。使用 task 工具派生出具备网络搜索能力的子代理，各子代理将发现写入本地文件，主流程再读取并汇总。
使用方式：第一步必须先在当前工作目录创建研究文件夹并写入研究计划文件：mkdir research_[topic_name]，然后创建 research_[topic_name]/research_plan.md，内容包含主研究问题、2-5 个具体子主题、每个子主题预期信息、结果如何综合。规划粒度建议：简单事实查找用 1-2 个子主题；对比分析每个对比要素一个子主题（最多 3 个）；复杂调查用 3-5 个子主题。第二步对每个子主题用 task 工具派生子代理，要求其将结果写入 research_[topic_name]/findings_[subtopic].md，每个子代理最多进行 3-5 次网络搜索，最多并行运行 3 个。第三步读取本地结果文件综合，先用 list_files research_[topic_name] 查看，再用 read_file 读取 findings 文件；read_file 仅用于本地文件，抓取网页应使用 fetch_url 或 fetch4ai。如需可写最终报告 research_[topic_name]/research_report.md。
可用工具：write_file、read_file、list_files、fetch_url、fetch4ai、task。子代理可访问 web_search（基于 Tavily，参数含 query、max_results、topic、include_raw_content）与 write_file。fetch4ai 适合内容提取：去除样板内容时使用裁剪模式，长页面提取特定章节时使用 bm25 查询策略，需要字数与缩减统计时使用 json 格式，命令示例为 python ~/.claude/skills/fetch4ai/scripts/fetch4ai.py --url "https://example.com/article" --format md --quiet。
适用场景：需多来源综合的网络调研、时效信息收集、多主体对比、带引用研究报告。
限制：每个子主题搜索次数应控制在 3-5 次，避免过度研究；子代理问题需具体且不使用缩写；read_file 不读取 URL；资料未提供该技能的具体收费、平台与效果信息。