Multi-Agent Research v3.1.0

多視角並行研究 → 交叉驗證 → 智能匯總 → Memory 存檔（自動 commit）

自動化機制

⚡ 本 skill 已整合 Claude Code Hooks

• Action logging、state tracking、git commit 均由 hooks 自動處理
• 只需執行 CP1 初始化，其餘檢查點自動執行

使用方式

/multi-research [研究主題]
/multi-research AI Agent 架構設計模式 --deep

Flags: --perspectives N | --quick | --deep | --no-memory

預設 4 視角

→ 模型路由配置：shared/config/model-routing.yaml

執行流程

CP1: 工作流初始化 ⚡ 手動執行
    python scripts/hooks/init_workflow.py --topic "{topic}" --stage RESEARCH
    ↓
Phase 0: 北極星錨定 → 定義研究目標、成功標準
    ↓
Phase 1: Memory 搜尋 → 避免重複研究
    ↓
Phase 2: 視角分解 → 為每視角生成專屬 prompt
    ↓
Phase 3: MAP（並行研究）✅ 自動追蹤
    ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
    │架構分析師│認知研究員│工作流設計│業界實踐  │
    └──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
    [CP2/CP3 由 hooks 自動處理 Agent 狀態追蹤]

    ⚠️ **並行執行關鍵**：
       在單一訊息中發送 4 個 Task 工具呼叫：
       - Task({description: "架構視角", ...})
       - Task({description: "認知視角", ...})
       - Task({description: "工作流視角", ...})
       - Task({description: "業界視角", ...})
       這樣才能真正並行執行！

    ⚠️ **強制**：每個 Agent 必須在完成前執行：
       1. mkdir -p .claude/memory/research/{topic-id}/perspectives/
       2. Write → .claude/memory/research/{topic-id}/perspectives/{perspective_id}.md
       未執行 Write = 任務失敗，工作流中止
    ↓
Phase 4: REDUCE（交叉驗證 + 匯總）
    ↓
Phase 5: Memory 存檔 → 品質閘門檢查 → 存儲報告
    ↓
CP4: Task Commit ✅ 自動執行
    [寫入 .claude/memory/ 時自動 git commit]

CP4: Task Commit ✅ 自動

由 post_write.py hook 自動處理

當 Write 工具寫入 .claude/memory/ 目錄時，hook 會自動：

1. git add .claude/memory/research/{topic-id}/
2. git commit -m "docs(research): complete {topic} research"
3. 記錄 action 到 actions.jsonl

→ Hook 設定：.claude/settings.local.json.template → 協議：shared/checkpoints/mandatory-checkpoints.md

品質閘門

通過條件（RESEARCH 階段）：

• ✅ 至少 2 視角達成共識
• ✅ 無未解決的關鍵矛盾
• ✅ 品質分數 ≥ 70

→ 閘門配置：shared/quality/gates.yaml

早期終止

當 consensus_rate >= 0.9 時，可跳過衝突解決。

→ 配置：shared/config/early-termination.yaml

Context7 整合

自動偵測技術棧關鍵字（react, vue, fastapi 等）時，查詢最新文檔。

→ 配置：shared/integration/context7.yaml

輸出結構

.claude/memory/research/[topic-id]/
├── meta.yaml           # 元數據
├── perspectives/       # 完整視角報告（MAP 產出，保留）
│   ├── architecture.md
│   ├── cognitive.md
│   ├── workflow.md
│   └── industry.md
├── summaries/          # 結構化摘要（REDUCE 產出，供快速查閱）
│   ├── architecture.yaml
│   ├── cognitive.yaml
│   ├── workflow.yaml
│   └── industry.yaml
├── synthesis.md        # 匯總報告（主輸出）
└── metrics.yaml        # 階段指標

⚠️ perspectives/ 保存完整報告，summaries/ 保存結構化摘要，兩者都必須保留。

Agent 能力限制

視角 Agent 不應該開啟 Task：

網頁抓取策略

當需要抓取網頁時，使用以下順序：

1. 優先使用 WebFetch - 快速、輕量
2. 如果 WebFetch 失敗，使用 Chrome：

   a. mcp__claude-in-chrome__tabs_create_mcp → 建立新分頁
   b. mcp__claude-in-chrome__navigate → 導航到 URL
   c. mcp__claude-in-chrome__get_page_text → 讀取內容
   

3. 如果仍然失敗，記錄 URL 供人工處理

行動日誌 ✅ 自動

由 Claude Code Hooks 自動處理

工具調用自動記錄到 .claude/workflow/{workflow-id}/logs/actions.jsonl。

自動記錄的工具：

排查問題：

# 查看 RESEARCH 階段所有失敗行動
jq 'select(.stage == "RESEARCH" and .status == "failed")' \
  .claude/workflow/{workflow-id}/logs/actions.jsonl

# 查看特定視角 Agent 的行動
jq 'select(.agent_id == "architecture")' \
  .claude/workflow/{workflow-id}/logs/actions.jsonl

# 查看即時狀態
cat .claude/workflow/{workflow-id}/current.json | jq .

→ Hook 腳本：scripts/hooks/ → 日誌規範：shared/communication/execution-logs.md

共用模組

工作流位置

RESEARCH → PLAN → TASKS → IMPLEMENT → REVIEW → VERIFY
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研究結果可被 plan skill 引用，作為規劃的輸入。