用途：当用户有复杂或模糊的任务（如调研、评估、对比多个方案、整理资料），希望 AI 自主拆解并长时间执行时使用。核心模型为：任务确认 → 任务队列 → 分批执行 → 周期校验队列 → 触发式汇报。
主要能力：首轮先向用户重述任务理解并确认，再拆成 5-15 项任务写入 TASK.md 的 §3 队列；每批挑 3-8 项执行，可用 WebSearch、WebFetch、Bash、Read、Write、Edit、Glob、Grep、Sub-agent、MCP 等工具；每批结束做队列健康检查、回写文档、自检触发条件。默认中等自主度，只在里程碑完成、前提被证伪、真分叉决策等条件命中时汇报。
使用方式：用户确认任务理解后，AI 创建工作目录与 TASK.md 并立即开跑，不等待审阅。评估类任务需走 Sub-agent 戴眼罩协议做盲测，报告头部标注数据来源与潜在污染。收尾产出 FINAL-REPORT.md，含执行摘要、结论与证据、反方理由、方法论局限和下一步建议。
适用场景：长跨度、多步骤、需自驱的调研与评估类任务。不适合 UI 设计、写作、编码实现等有专门技能的任务。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式与平台支持信息；技能依赖 TASK.md 文档维护，需 AI 具备多工具调用与文件读写能力。