当前方向可能陷入隧道视野时…

当会话可能被示例、措辞、前几轮或首个看似合理的答案带偏时，对当前决策或方向做只读的独立发散检查。

适用场景

解决思路

1. 检查当前正在推进的决策或方向，而不是描述它的产物。
2. 产出是一组独立读取的分布：分歧是信号，收敛是安抚，绝不是证明。
3. 命名当前方向：会话接下来将继续构建的那个决策。
4. 将提示剥离到 underlying problem：保留目标、约束和已知事实；移除本会话自己的示例、建议答案、偏好命名和特定框架措辞。
5. 对该剥离后的重述进行独立的全新读取发散：数量为 2 到 5 个，默认 3 个。
6. 允许使用同一模型，因为此检查不声称进行跨模型验证。
7. 收集每个读取时，不要把它纠正向当前会话方向。
8. 根据当前方向对每个读取分类：`divergent-incompatible`（挑战方向所依赖的前提）、`divergent-compatible`（添加或重塑有用内容但不丢弃方向）、`convergent`（独立地接近当前方向）。
9. 报告前先聚类：当多个读取朝同一方向分歧时，指出它们共同指向的 shared root；分歧背后的模式就是发现，单个读取作为证据置于其下。
10. 不要把五个具体分歧当成五个发现来报告，如果它们其实是同一个缺口被看到五次。
11. 报告顺序：先 `divergent-incompatible`，再 `divergent-compatible`，最后 `convergent`。
12. 把 convergence 仅标注为安抚/reassurance，不标注为证明。
13. 将控制权返回主会话；此技能只读且建议性，不改写计划、不挑选最终答案。
14. 分歧优先：最重要的输出是最强的 `divergent-incompatible` 发现，如果存在的话。
15. 根因优先于实例：一组共享同一底层缺口的具体分歧是一个发现，而不是多个；命名根因才能使检查超越读取恰好命中的案例并变得可操作。
16. 不做多数投票或平均：不要按数量挑选赢家、抹平分歧，或把一致呈现为共识。
17. 允许同一模型：此检查寻找的是会话框架盲点，不是模型无关的真理。
18. 仅由用户调用进行发散：不要自动触发此技能；如果用户调用它，允许有边界的只读全新子会话来产生所需读取。
19. 不是共识验证：不要因同模型收敛就说方向已验证、证明、确认或确定。
20. 收敛是安抚，不是证明：它表示本次检查没有浮现更好的角度；它不认证正确性。
21. 只读/建议性：呈现候选方案和风险；把决策和编辑留给主工作流。
22. 完成前确认：重述移除了会话的诱饵，同时保留了真实约束。
23. 完成前确认：每个读取都被分类为 `divergent-incompatible`、`divergent-compatible` 或 `convergent`。
24. 完成前确认：共享同一根因的分歧被报告为该根因，个体读取作为其下证据。
25. 完成前确认：报告把 `divergent-incompatible` 发现放在前面。
26. 完成前确认：任何收敛都被描述为安抚，而不是证明。
27. 完成前确认：报告没有使用 consensus、majority、averaging、verified 或 proved 措辞。

适用边界 · 注意事项

• 不适用于需要跨模型验证、共识证明或正确性认证的场景。
• 不要自动触发或用于无人显式调用的常规流程。
• 不适用于要直接改写计划、做最终决策或执行编辑的场景。