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SKILL.md (first lines)

# 深度研究

本 Skill 面向主线程，确定研究目标与本次安排；通用委派执行复用 `skill:delegation`，研究方法交给研究代理。

## 何时启动

关键未知会影响结论，且拆成相对独立的问题调查确有收益时，主动简述研究价值和拟调查的方向，推荐低成本多层研究并等待用户确认。普通查询直接完成，不以问题看起来大或资料多作为启动理由。

用户明确要求深度研究、确认本次推荐，或当前任务已授权自主深度研究时，直接推进，不重复询问。此次授权包括在下述上限内继续派生；只表达研究兴趣或询问方法不等于启动授权。确认研究问题、必要背景与完成目标即可，不预先设计固定角色或完整任务树。

## 模型与派生安排

研究代理及其后代优先使用平台已配置且能力匹配的低成本模型。低成本选择随任务传递给后代，避免分题时重新继承主线程的高成本模型。

沿用用户已明确的有限深度；未指定时最多两层子代理，即主线程 → 研究代理 → 分题代理，并遵守平台的实际能力与上限。这是允许的深度，不是必须创建的层数或固定分工。

平台完全没有子代理执行能力时报告受阻，普通主线程研究由用户另行选择。能启动子代理但没有可用低成本能力时，改为默认模型的单代理研究；仅不支持继续派生时，保留低成本模型并由一个研究代理完成。明确限定只能低成本或必须多层时，缺少相应能力应报告；已选模型启动失败的恢复与模型变更遵循 `skill:delegation`，不自动展开高成本研究树。

## 启动与交付

研究安排确定后按 `skill:delegation` 启动，交接研究问题、背景、完成目标、可用材料和本次模型与派生边界；附加 [研究代理要求](researcher.md)，并提供其可访问路径供后代复用。MD 加载、上下文、状态、恢复与结果回收均遵循委派规则，主线程不为派发读取研究代理要求的正文。

研究代理自行组织调查和综合分支结果。主线程根据原始目标判断综合结论是否回答了问题，并关注会影响决策的来源依据、分歧与剩余未知；不重新跑一遍全部研究。后续调查沿用本次授权，目标或费用边界发生实质变化时再确认。

From cheng6563/litepowers, MIT.

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