用途：本技能是面向编程智能体的研究方法论指南，指导其借助 Research Powerpack MCP 服务器把零散的单次搜索替换为结构化、多来源、可交叉验证的调研流程。适用于超出训练数据范围的编程任务，如不熟悉的报错、架构与设计决策、库选型与迁移、性能排查、安全审计、DevOps 配置等，以及答案可能过时、有争议或依赖上下文的问题。
核心思路：单一工具不足以支撑结论。web_search 提供广度但不返回内容；deep_research 能综合但可能虚构来源；search_reddit 提供实践者信号但存在幸存者偏差。因此每个工作流至少串联 2 至 3 个工具，用一个工具生成线索、另一个提取内容、第三个验证说法。
五个工具：web_search（3 至 50 个关键词，返回 URL 而非内容，支持 site:、"精确短语"、-排除、filetype:、OR 等操作符）；search_reddit（3 至 50 个查询，返回标题与 URL，可指向子版块与 intitle:）；get_reddit_post（抓取 2 至 50 个帖子的完整评论，默认 use_llm=false 返回原始评论）；deep_research（2 至 10 个结构化问题，32K token 预算分摊）；scrape_links（抓取 1 至 50 个 URL，默认 use_llm=true 剥离导航与广告，可用竖线分隔提取目标）。
三个工作流模式：缺陷修复研究（web_search 精确报错 → scrape_links 提取成因与修复 → 必要时 search_reddit 与 deep_research）；决策与架构研究（deep_research → search_reddit → get_reddit_post → web_search → scrape_links）；库与依赖研究（web_search → search_reddit → scrape_links → deep_research）。
分类路由：指南按任务类型把 95 个用例路由到 references/ 下的参考文件，涵盖 bug 修复、库研究、架构、语言惯用法、DevOps、安全、性能、API 集成、测试、前端十类，并给出各类对应的主要工具流。
限制：本文件只是路由层与方法论，不含全部 95 个用例的细节，细节位于 references/ 目录；它不能替代阅读官方文档，只是帮助更快定位与提取官方文档中的相关内容。资料未说明该技能的安装命令、收费方式、支持平台与具体效果。