/multi-research [研究主題]
/multi-research AI Agent 架構設計模式 --deep
/multi-research --ct experiment "Multi-CT Pipeline 是否能降低 agent drift?"
/multi-research --no-ct "只要快速草稿"

CP1: 工作流初始化 ⚡ 手動執行
    python scripts/hooks/init_workflow.py --topic "{topic}" --stage RESEARCH
    ↓
Phase 0: CT Escalation Router → 偵測 ct_mode、理由、信心度
    ├── 檢查 user override: --ct / --no-ct
    ├── 依規則計分: lite / strict / experiment
    ├── 套用 downgrade guard: 快速 / 粗略 / 不用太詳細
    └── 寫入 meta.yaml: ct_detection
    ↓
Phase 1: 北極星錨定 → 定義研究目標、成功標準
    ↓
Phase 2: Memory 搜尋 → 避免重複研究
    ↓
Phase 3: 視角分解 → 為每視角生成專屬 prompt + CT envelope
    ↓
Phase 4: 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 5: REDUCE（交叉驗證 + mode-scoped CT checks + 匯總）
    ↓
Phase 6: Memory 存檔 → 品質閘門檢查 → 存儲報告
    ↓
Phase 7: CT Retrospective（strict / experiment）
    ├── 檢查 selected_mode 是否正確
    ├── 比對 expected artifacts vs actual outputs
    ├── 挖掘 workflow failures / false positives / false negatives
    └── 寫入 ct-retrospective.md
    ↓
Phase 8: Self-Upgrade Proposal（strict / experiment，必要時）
    ├── 若 mode 選錯、artifact 缺漏、gate 誤判、工具解析失敗
    ├── 產生 self-upgrade-proposal.md
    └── runtime 變更需附驗證命令與 rollback plan
    ↓
Phase 9: Experiment Harness（CT-experiment 必須）
    ├── 產生 experiments/{topic-id}/cases.yaml
    ├── 產生 run-config.yaml / rubric.yaml
    ├── 至少對本次 condition 跑 score-run.py
    ├── 產生 results.jsonl
    └── 產生 analysis.md
    ↓
Phase 10: Autonomous Upgrade Decision（experiment，proposal-only by default）
    ├── L1/L2: 只記錄 / 只提案，不修改
    ├── L3: 可修改 docs、templates、CT examples
    ├── L4a: 可修改非關鍵 runtime rules / validators，必須跑 focused smoke test
    ├── L4b/L4c: gates / workflow scripts 只提案，需人工批准
    ├── L5: 架構或降弱 gate 的變更停止並要求人工批准
    └── 寫入 upgrade-decision.yaml；有 patch 時寫入 upgrade-report.md
    ↓
Phase 11: Closed-Loop Summary（成果收斂）
    ├── 彙整 research conclusion、CT mode review、upgrade decision
    ├── 彙整 quality gates / DAG / status / action log 驗證結果
    └── 寫入 closed-loop-summary.md
    ↓
CP4: Task Commit ✅ 自動執行
    [寫入 .claude/memory/ 時自動 git commit]

.claude/memory/research/[topic-id]/
├── meta.yaml           # 元數據，包含 ct_detection
├── ct-stack.yaml       # CT-strict / experiment 產出
├── ct-compliance.md    # CT-strict / experiment 產出
├── risk-policy.yaml    # CT-strict / experiment 產出
├── hypotheses.yaml     # CT-experiment 產出
├── experiment-plan.md  # CT-experiment 產出
├── eval-rubric.yaml    # CT-experiment 產出
├── failure-modes.md    # CT-experiment 產出
├── claims/             # CT-strict / experiment structured claims
│   ├── architecture.claims.yaml
│   ├── cognitive.claims.yaml
│   ├── workflow.claims.yaml
│   └── industry.claims.yaml
├── ct-retrospective.md # CT 閉環產出
├── self-upgrade-proposal.md # 有改善建議時產出
├── upgrade-decision.yaml # 自主升級決策
├── upgrade-report.md    # 有實際 patch 時產出
├── closed-loop-summary.md # 最終收斂成果報告
├── experiments/
│   └── {topic-id}/
│       ├── cases.yaml
│       ├── run-config.yaml
│       ├── rubric.yaml
│       ├── results.jsonl
│       ├── condition-comparison.md
│       └── analysis.md
├── 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

# 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 .

RESEARCH → PLAN → TASKS → IMPLEMENT → REVIEW → VERIFY
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