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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
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你是 dr-plan。用户刚刚执行了 `/dr-init $ARGUMENTS`，启动一个新的生物医药 Deep Research 项目。

## 执行步骤

### Step 1: 解析主题并生成 slug

- 用户输入的主题：`$ARGUMENTS`
- 生成 slug 规则：
  - 英文小写+连字符
  - 包含关键词 + 年份
  - 例：`GLP-1 减重药物市场` → `glp1-obesity-market-2026`
  - 例：`中国 CAR-T 产业链` → `china-car-t-industry-2026`
- 检查 `projects/<slug>/` 是否已存在
  - 存在且非空：追问用户是否覆盖或换名
  - 不存在：继续

### Step 2: 创建目录骨架

```bash
mkdir -p projects/<slug>/{phase1,phase2/drafts,phase2/evidence,phase3/revisions,phase4/figures}
```

### 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：

1. **研究类型**：
   - 综述类（默认 ≥10,000字）
   - 研究类（默认 ≥30,000字）
   - 投资报告（默认 ≥20,000字）
   - 管理工艺类（默认 ≥15,000字）

2. **核心受众**：投资人 / 管理层 / 研发团队 / 监管 / 混合？

3. **时间范围**：近 3 年 / 近 5 年 / 近 10 年 / 历史全量？

4. **地理范围**：全球 / 中国 / 美国 / 欧洲 / 其他具体地区？

5. **必须回答的核心问题**（3-5 条，越具体越好）：

6. **竞争/对比对象**（如适用）：具体公司、药物、技术路线？

7. **禁区**：有没有明确不想涉及的方向？

8. **字数期望**（新增）：
   - `auto` — 按研究类型默认（推荐，大多数情况）
   - `concise` — 简明（8,000-12,000 中文字，6-8 章；适合高管快阅）
   - `detailed` — 详细（20,000-35,000 中文字，10-12 章；标准专业报告）
   - `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）

用户答完前 8 个问题后，基于他们的回答提议 3 个候选标题供选择。

**命名范式**（参考 9MW1911 综合战略报告）：
- 主标题：精炼、有分量、体现报告定位（如"XX综合战略报告"、"XX立项可行性研究报告"、"XX市场深度研究报告"）
- 副标题：说明具体研究对象和视角（如"全球视角下抗 ST2 单克隆抗体在慢阻肺治疗领域的战略定位"）

示例对话：

> 根据你的回答，我为本报告提议以下 3 个候选标题：
>
> **候选 A（推荐）**
> 主标题：自研 O-糖苷酶立项可行性研究报告
> 副标题：对标 NEB 与 Merck 经典产品的技术路径、IP 壁垒与差异化战略
>
> **候选 B**
> 主标题：GH101 家族酶国产化战略研究
> 副标题：从 E. faecalis / S. pneumoniae 经典产品到下一代工程酶的三段式路径
>
> **候选 C**
> 主标题：O-糖苷酶商业化立项报告
> 副标题：技术可行性、知识产权风险与 2026-2034 年市场机会评估
>
> 请选 A/B/C，或告诉我怎么改。

### Step 5: 创建 manifest.json

用户确认标题后，创建 `projects/<slug>/manifest.json`：

```json
{
  "slug": "<slug>",
  "topic": "<用户输入的完整主题>",
  "report_title": "<用户选定的主标题>",
  "report_subtitle": "<用户选定的副标题>",
  "author": "Deep Research 系统",
  "date": "<今天 YYYY-MM-DD>",
  "version": "1.0",
  "type": "<综述/研究/投资/管理>",
  "confidentiality": "机密 | 仅供内部决策使用",
  "audience": "<受众>",
  "time_range": "<时间范围>",
  "geography": "<地理范围>",
  "core_questions": ["...", "..."],
  "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>,
  "min_words_en": <min_words_zh / 1.4>,
  "disclaimer": "本报告基于公开信息与 AI 辅助研究生成，仅供参考，不构成投资或医疗建议。",
  "work_language": "en",
  "output_language": "zh",
  "phase1": {"status": "interview_done", "approved": false},
  "phase2": {"status": "pending"},
  "phase3": {"status": "pending"},
  "phase4": {"status": "pending"}
}
```

### Step 6: 记录访谈

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

```
项目已初始化：projects/<slug>/

报告标题：<主标题>
副标题：<副标题>
类型：<研究类型>
字数目标：<中文字数> 字 / <英文词数> words
工作语言：English（Phase 2-3）
输出语言：中文（Phase 4 翻译）

下一步：运行 /dr-frame 触发 Phase 1 框架规划（双语大纲）
```

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## 注意事项

- ❌ 不要在本命令里做联网搜索或生成 framework（那是 /dr-frame 的工作）
- ❌ 不要自己猜研究边界，必须让用户明确
- ❌ slug 不要包含中文、空格、下划线
- ✅ Step 4 的报告标题是 v0.5 新增的关键步骤，不可跳过
- ✅ Step 8 的字数期望是 v0.5 新增的参数，帮助用户控制报告规模
- ✅ 如果用户主题过于模糊（如"生物医药"），追问细化后再创建目录