diff --git a/.opencode/commands/dr-frame.md b/.opencode/commands/dr-frame.md
index 55aac1e..9848547 100644
--- a/.opencode/commands/dr-frame.md
+++ b/.opencode/commands/dr-frame.md
@@ -18,6 +18,7 @@ subtask: false
 - `target_words_zh` 和 `target_words_en` 必须都存在
 - `core_questions` 必须非空
 - `report_title` 必须非空（v0.5 新增检查）
+- `model_profile` 必须存在（v0.12 新增检查，确保全流程模型策略一致）
 
 任一检查不通过 → 回报用户"访谈不完整"，停止。
 
@@ -52,7 +53,7 @@ prompt: |
   Required skills: search-strategy, source-quality
 
   Tasks:
-  1. 3 rounds of search: Tavily + Brave + Exa
+  1. 3 rounds of search through `scripts/search.py`: scholar/patents/news/general as appropriate; Tavily/Brave/Exa MCP only as gap-fill
   2. Both English and Chinese keywords
   3. Return 10-20 Tier 1-2 sources (score ≥6), exclude Tier 4 and blacklist
   4. 1-2 sentence outline per source
@@ -60,9 +61,10 @@ prompt: |
 
   Output format (Markdown):
   ## Keyword Group <A>: <category>
-  ### Keywords Used
-  - English: ...
-  - Chinese: ...
+### Keywords Used
+- English: ...
+- Chinese: ...
+- Routes used: scholar / patents / news / general
   ### Initial Sources (≥10, Tier 1-2)
   1. [src_xxx] <title> | <author/institution> | <year> | <Tier> | <score>
      - <core finding one sentence>
diff --git a/.opencode/commands/dr-init.md b/.opencode/commands/dr-init.md
index 18c8623..99ccf1c 100644
--- a/.opencode/commands/dr-init.md
+++ b/.opencode/commands/dr-init.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-description: 初始化一个新的 Deep Research 主题。创建 projects/<slug>/ 目录与 manifest.json，启动 Phase 1 访谈（8 步），访谈末尾自动提议 3 个报告标题让用户选。用法：/dr-init <研究主题>
+description: 初始化一个新的 Deep Research 主题。创建 projects/<slug>/ 目录与 manifest.json，启动 Phase 1 访谈（9 步，含模型策略选择），访谈末尾自动提议 3 个报告标题让用户选。用法：/dr-init <研究主题>
 agent: dr-plan
 subtask: false
 ---
@@ -26,7 +26,7 @@ subtask: false
 mkdir -p projects/<slug>/{phase1,phase2/drafts,phase2/evidence,phase3/revisions,phase4/figures}
 ```
 
-### Step 3: 启动访谈（8 步）
+### Step 3: 启动访谈（9 步）
 
 **不要急着生成 framework**，向用户清晰编号地提出以下 8 个关键问题：
 
@@ -55,6 +55,13 @@ mkdir -p projects/<slug>/{phase1,phase2/drafts,phase2/evidence,phase3/revisions,
    - `deep` — 深度（50,000-80,000 中文字，12-15 章；行业专著级）
    - 说明：字数只是参考，以把问题讲清楚为第一优先。
 
+9. **模型策略选择（新增，必须在 init 阶段确定）**：
+   - `simple`：低成本探索
+   - `medium`：默认推荐（平衡质量/成本）
+   - `premium`：高质量正式交付
+   - `cn_heavy`：中文/中国市场侧重
+   - `codex_native`：Codex 原生模式
+
 **等待用户回答**。用户可能一次性回答也可能分多轮。
 
 ### Step 4: 提议报告正式标题（关键新增步骤）
@@ -105,6 +112,9 @@ mkdir -p projects/<slug>/{phase1,phase2/drafts,phase2/evidence,phase3/revisions,
   "comparison_targets": [],
   "exclusions": [],
   "word_budget_mode": "<auto/concise/detailed/deep>",
+  "model_profile": "<simple/medium/premium/cn_heavy/codex_native>",
+  "model_profile_selected_at": "<今天 YYYY-MM-DD>",
+  "model_profile_source": "dr-init interview",
   "target_words_zh": <按类型和模式计算，见 length-budget skill §1-2>,
   "target_words_en": <target_words_zh / 1.4>,
   "min_words_zh": <target_words_zh × 0.8>,
@@ -123,6 +133,16 @@ mkdir -p projects/<slug>/{phase1,phase2/drafts,phase2/evidence,phase3/revisions,
 
 把整个访谈对话写入 `projects/<slug>/phase1/interview.md`（用户原话 + 你的提问 + 提议的候选标题 + 用户选择）。
 
+### Step 6.5: 立刻应用模型策略（必须执行）
+
+在项目初始化完成后，立即把 `model_profile` 应用到 agent 文件（OpenCode + Codex 模板）：
+
+```bash
+uv run python scripts/dr.py apply-models --profile <model_profile> --target both
+```
+
+这样可以确保从 Phase 1（plan）到 Phase 4（polisher/reporter）全流程使用同一套预设策略，而不是中途切换。
+
 ### Step 7: 回报
 
 ```
diff --git a/README.md b/README.md
index d5bbcde..0b9a8e0 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -213,6 +213,8 @@ codex exec "$(uv run python scripts/dr.py prompt dr-run <slug-or-topic>)"
 模型预设配置文件：
 - `configs/models.yaml`（统一预设，支持 `simple / medium / premium / cn_heavy / codex_native`）
 
+推荐时机：在 `/dr-init` 访谈阶段就确定 `model_profile`，并立即执行 `apply-models`，保证 plan→pm→analyst→verifier→editor→polisher 的全流程策略一致。
+
 命令行查看解析后的模型映射：
 
 ```bash
diff --git a/scripts/dr.py b/scripts/dr.py
index 95f674d..e83cffe 100644
--- a/scripts/dr.py
+++ b/scripts/dr.py
@@ -163,9 +163,11 @@ def cmd_glossary(args: argparse.Namespace) -> int:
 
 def cmd_finalize(args: argparse.Namespace) -> int:
     project_root = resolve_project(args.project)
+    manifest = load_manifest(project_root)
+    effective_profile = args.model_profile or manifest.get("model_profile")
     try:
         resolved = resolve_model_profile(
-            profile=args.model_profile,
+            profile=effective_profile,
             overrides=parse_model_overrides(args.model_override),
         )
     except ModelConfigError as exc: