代码库研究技能，用于在规划前只读探索代码结构、依赖和复杂度。通过MCP获取任务描述，分析相关文件与架构，评估可行性并输出报告至research.md，不修改任何文件。
分析公司分红可持续性，评估其作为长期核心收入或机会性收益头寸的投资价值。需验证财务数据、计算税后收益及税务影响，严禁将高收益率直接视为优质机会，并遵循严格的研究纪律与数据来源交叉验证。
提供系统化的代码库分析方法，涵盖从入口扫描、依赖映射到架构识别的5层流程。适用于新项目入职、理解陌生代码及调查系统结构，帮助快速掌握项目全貌与技术债务。
识别 Edmund Markdown 编辑器的前沿技术难题，评估产品级创新可行性。涵盖视口稳定性与光标完整性等未验证方向，提供具体实验步骤及可证伪里程碑，辅助决策高价值研发项目。
为初创企业提供全面的市场机会分析，涵盖TAM/SAM/SOM计算。通过自下而上和自上而下方法，结合行业数据调研与最佳实践，生成结构化的市场 sizing 报告及可执行建议。
在编码前通过并行研究代理扩展TaskMaster任务，利用代码库上下文生成详细子任务。优先使用原生引擎以节省Token，失败时回退至AI研究。
通过搜索和综合个人知识库Wiki来回答用户问题。支持索引查找、qmd命令检索及关联阅读，按问题类型生成结构化答案并引用来源，同时建议保存有价值的分析结果。
分析Google Maps商家评论CSV数据，提供情感分析、趋势检测及竞品对比，输出声誉洞察与改进建议，无需API密钥。
指导用户通过GitNexus工具探索代码库，理解架构、追踪执行流及分析未见过代码。
该技能用于将原始定性研究数据（如访谈、问卷）转化为结构化洞察。通过读取数据、提取痛点及应用JTBD框架，生成摘要和跨访谈综合报告，辅助产品决策。
辅助处理 Claude/LLM API 使用、模型及集成模式相关问题。强调在回答前需通过官方文档或代码库核实最新事实，提供简洁的实施指导并在必要时引用 URL。
提供特定rsID、等位基因、基因及基因组区域的变异证据查询。支持基于个人活性基因组索引的基因型验证、区域可检测性检查及公共数据检索，确保回答具备严谨的证据支持。
用于LLM知识库的深度主题研究。通过查询、收集高质量外部源并整合入Wiki，填补知识空白。遵循严格的工作流与护栏，确保来源可追溯且结论有据可依。
分析游戏素材生成证据链诊断报告，涵盖体验拆解、商业化及市场潜力评估。
