用途：把用户给出的领域、行业、技术、市场、角色、公司方向或模糊想法，转化为结构化的专家学习包，而非一次性事实问答。默认产出包括一份 Markdown 规范报告，以及 Word、PDF、HTML 三种导出；另附教程路径、关键词教学卡、概念图、代表性人物与案例、费曼测试题、证据登记与不确定性日志。
主要能力：先界定主题边界、分类、价值链、参与者、供需、竞争、生命周期、政策、技术、资本、风险与变化变量；采用权威优先的资料研究，并区分事实、推断、假设与未知。生成 50-100 张关键词教学卡，每张包含通俗一句话、概念解释、底层逻辑、真实示例、实际应用、角色作用、关联人物/公司/机构、常见误区与证据。报告开头有面向读者的导读摘要，各模块先有引导段落再进入表格，另含 10 道费曼题及参考答案与评分标准。
使用方式：读取 references/domain-expert-method.md 等方法文件并记录假设；用 templates/expert-report-template.md 起草 Markdown；再补充教程、关键词卡、概念图、费曼测试与证据登记；经 references/report-and-tutorial-contract.md 检查覆盖度，运行 scripts/export_expert_report.py 导出 Markdown、DOCX、PDF、HTML；最后运行 scripts/validate_artifacts.py 修复布局、表格、锚点、溢出、引用与本地路径问题。用户只给一个主题时，采用参考文件默认值并说明假设后继续。
适用场景：需要从零建立某领域系统认知、制作入门到自检的学习材料、生成多格式可交付报告时使用。
限制：不适用于一次性事实回答、不产出专家学习包的普通网络研究、纯商业模式工作、无领域结构的纯入门教程、无报告设计的成品格式转换；法律、医疗、金融或安全建议只作教育研究并标注来源与不确定性。缺失平台、收费、价格、效果等事实资料中暂未提供。