TS-01 交付物（按 skill_prompt_v1.1.0 执行）

输入：帮我把 AI coding agents 这个东西调研一下，越快越好。

一、反问清单（≥3 条，每条绑定一个未定维度 + 默认假设）

1. 调研目的——是技术选型（对比各家能力/许可/成本）还是技术跟踪（了解形态与趋势）？ 默认假设：技术选型。
2. 范围——只看通用 coding agents（CLI/IDE 型），还是含 SWE 基准评测与自主开发流水线？ 默认假设：两者都含，但以通用 agents 为主。
3. 时间窗——「现状」指最近三个月、一年，还是不限？ 默认假设：一年内的官方发布 + changelog 为准。
4. 输出格式与受众——中文报告？给工程负责人还是给研究者？ 默认假设：中文、面向工程负责人、带引用。 （不重复问、不问输入已给出的信息；以上默认假设均已写入计划的「假设清单」，可整体修改。）

二、检索计划六要素（train/hunt/plan_ai-coding-agents_20260828.md）

1. 目标：AI coding agents 能力现状与选型参考；完成判定依据 = 每个子问题有 ≥1 条 A/B 级证据或已登记不可得。
2. 已知：需求方只给了「AI coding agents」与「越快越好」；本组织出网受限，官方一手需逐条落盘。
3. 未知：各家能力边界、许可、成本、评测口径、2025-2026 发布节奏。
4. 子问题（按视角切分）：① 产品与开源项目清单（谁在做什么）；② 能力边界与架构形态（工程视角）； ③ 可信度与编造风险（风控视角）；④ 许可/成本/集成（采购视角）。
5. 信源优先级：官方文档/工程博客/官方仓库（A）> 学术与第三方方法论（B）> 开源仓库（B）> 其余。
6. 预算：步数与时间——官方域直抓 ≤8 次 + 搜索引擎轮次 ≤4 轮；外部成本锚：同类深度调研系统 公开实测 100 题 $45.98–$187.09（[S18]，grep 命中各 1），本任务按该区间低档执行。

三、effort 判级

• 判级：复杂研究档（10+ subagent、职责明确划分）。依据：四个互不重叠的子问题 + 选型用途 + 需要跨官方/学术/开源三个信源家族交叉验证（[S1]：「complex research might use more than 10 subagents with clearly divided responsibilities」，grep 命中 2）。
• 与「越快越好」的冲突处置：缩预算执行（先做 ①②③，④ 后置），显式牺牲项 = ④ 采购视角的许可与 成本对比、③ 中的中文社区口碑面。不做静默收窄。

四、计划可审阅（revise / approve 形态）

• 可修改项：子问题 ④ 是否保留；时间窗（一年 → 三个月）；输出格式（中文 → 中英双语）。
• 默认假设：见反问清单四条。
• 确认出口：「请确认或按默认假设继续」——若 60 分钟内无回复，按默认假设执行并在报告开头声明。

五、停机条件

(a) 覆盖判据：子问题矩阵每格 ≥1 条 A/B 级证据或已登记不可得；(b) 预算判据：到上述步数/时间线即停。

六、回传

计划已落盘：train/hunt/plan_ai-coding-agents_20260828.md（含假设清单与停机条件），等待确认或按默认假设继续。