research - 一手资料调研，并沉淀成仓库里的 Markdown 笔记

技能概述

research 是一个深度调研技能：当你想搞清楚一个问题、查清某个 API 的事实、或者只是想把手头的阅读活派出去时，它会启动一个后台代理去查阅官方文档、源码、规范和一方 API 等一手信源，然后把结论写成一份带出处的 Markdown 文件，存进你的仓库。

适用场景

1. 技术选型前的资料收集：准备引入某个库或服务时，需要确认它到底支持什么、限制在哪、版本之间差在哪。research 会去读官方文档和规范原文，而不是拿二手博客的转述当依据。
2. 接入第三方 API 前的事实核对：参数名、鉴权方式、速率限制、错误码这些细节错一个就跑不通。让后台代理先把一方 API 文档读一遍并记录下来，你再动手写代码。
3. 把阅读活派出去，自己继续干活：调研是最典型的「读得多、写得少」的工作。技能以后台代理的方式运行，你不需要盯着它读完，可以继续手头的事，等它把笔记交回来。

核心功能

1. 只用一手信源，并追回出处：调研对象限定为官方文档、源代码、技术规范和一方 API 这类主源，而不是对它们的二次转述。每一条结论都要沿着引用链回溯到真正拥有该事实的那份材料上。
2. 输出单份 Markdown 调研文件，逐条标注来源：调研结果不会散落在对话里，而是汇成一个 Markdown 文件，每个结论后面注明它来自哪里，方便日后复核、也方便别人接手时验证。
3. 按仓库既有习惯决定存放位置：文件不会随手丢在根目录。技能会先看仓库里已有的调研笔记放在哪、怎么命名，跟着现有约定走；如果仓库还没有这类笔记，它会挑一个合理的位置并明确告诉你放在了哪。

常见问题

research 技能和直接问 AI 有什么区别？

区别在信源层级和产出形态。直接提问时，答案往往来自模型记忆或搜索到的二手文章，你很难判断哪句话有据可依；research 要求把每条结论追回到拥有该事实的原始材料上，并且落成一份带出处的 Markdown 文件。它的价值不在于答得快，而在于结论可复核。

调研结果保存在哪里？

技能会先匹配仓库里已有的约定——看看现有的调研笔记或技术文档放在哪个目录、用什么命名方式——然后照着放。如果仓库里还没有这类笔记，它会选一个合理位置保存，并说明自己放在了哪里。两种情况都不会把文件丢在仓库根目录。

每个结论真的都有出处吗？找不到一手资料怎么办？

技能的要求是逐条标注来源，所以能追到主源的结论都会带上引用。但要注意它的边界：并非所有问题都存在公开的一手资料——私有服务、内部系统、没有文档的闭源实现，都可能查不到权威来源。这种情况下它只能给出次一级的证据并说明局限，而不是凭空补一个看起来很像的出处。涉及关键决策时，请把它的笔记当作起点和线索，而不是终审结论。

补充说明：调研工作由后台代理执行，因此该代理需要具备读取文件和访问网络的权限，实际能查到什么取决于它可用的工具范围。