未知循环 —— 与强模型协作的操作循环
核心原则：强模型的瓶颈不在于模型本身，而在于用户将地图（计划）与领土（现实）保持匹配的能力。这个差距就是未知。 设计 探索 → 提问 → 规划 → 实施 → 记录偏差 → 验证 的循环比一个良好的提示更重要。
来源：11 个“知己所不知”示例；该循环本身是一个插件扩展——详见 skills/loop/references/talk-source.md。
输出：Artifact 工具 → .unknowns/<YYYY-MM-DD>-loop-<slug>.html → markdown。
每个阶段的工件都保留其自身技能的反应控制；循环自身的控制是每个阶段的检查点，这些检查点会汇编到 .unknowns/loop.json 追踪器中。
详情：skills/loop/references/output-routing.md
步骤（10 步 —— 根据规模缩减）
1. 定义价值与完成标准
在开始前与用户确定：目的 / 对用户的价值 / 完成标准 / 绝对不能破坏的现有行为 / 允许的成本与变更范围。 没有成功标准，实施量就会被误认为是进展。
2. 盲点调查 → /unknowns:blindspot（或 /blindspot 用于复制的安装）
仅调查，不实施。发现未知的未知、冲突点、回归风险；生成改进后的提示。如果领域本身不熟悉（由于术语未知导致需求模糊），请同时运行 /unknowns:teach-me。
3. 访谈 → /unknowns:interview
先提架构变更问题，每轮最多 4 个。
4. 探索解决方案并塑形（按需）
- 该做什么 未定 →
/unknowns:brainstorm（解决方案空间地图） - 无法用语言描述它应该长什么样 →
/unknowns:prototypes（发散型模型） - 有可供模仿的示例 →
/unknowns:reference（参考分析）
5. 高风险假设原型（按需）
在全面实施之前，构建最小原型，仅验证最不确定的技术假设。首先说明假设和成功/失败标准。
6. 计划 → /unknowns:plan
可调整的计划，按修订概率排序，而非执行顺序。需要用户输入（模式、接口、UX 契约）的决策放在最上面。
7. 实施 + 偏差日志 → 应用 /unknowns:notes 规则
记录计划中未包含的任何内容；在触及架构、用户可见行为、数据或安全性的决策上停下来询问。如果对话已被压缩，在继续实施前重新调用 /unknowns:notes（以及此技能以获取步骤列表）。
8. 独立验证 → unknowns:independent-reviewer 代理
使用 Agent 工具（subagent_type: unknowns:independent-reviewer）生成该代理。绝对不能使用 fork 或 /subtask——它们会继承实施者的上下文，而这正是此步骤旨在排除的。向代理提供：完成标准（步骤 1）、批准的计划（步骤 6）、IMPLEMENTATION_NOTES.md 路径、差异范围/触及的文件，以及如何运行测试。绝对不能提供实施者自己的总结。
9. 理解检查与交接 → /unknowns:quiz
验证用户能够在 PR 或交接中解释这项工作。如果工作需要审查者或利益相关者批准，还需生成一份 /unknowns:buy-in 文档。
10. 价值回顾
以实际价值而非代码质量评判：谁的问题缩小了、什么方面、速度提高了多少、可能未被使用的原因、指标、移除条件。构建容易，创造价值仍然困难。
最后收集一行评分记录——询问用户这项工作是否揭示了某些他们不知道的东西，以及是否改变了某个决策，然后将该行追加到 .unknowns/scorecard.md。切勿替用户回答这两个问题，即使两个答案都是“否”也要写入该行。详情：skills/loop/references/scorecard.md
缩减标准
- 小型修复（1–2 个文件，清晰说明）：仅适用步骤 7 的规则（笔记）——无需完整循环。
- 中型工作：1（一轮交流）→ 2 → 3 → 6 → 7 → 9。
- 大型或不熟悉的工作：所有步骤，步骤 4 和 5 按需执行。
- 步骤 1 在每个层级中均执行。不确定层级 → 询问用户，然后记录选择。
循环状态（在压缩、恢复、新会话中存活）
维护 .unknowns/loop.json —— {task, tier, stage, decisions[], artifacts[]} —— 并在每个阶段边界处重写它。每个阶段结束时用一个 AskUserQuestion 检查点（继续 / 跳过 / 停止）来关闭，并在此记录答案。
- 参数
status：读取文件；报告当前层级、阶段、剩余步骤。 - 参数
resume：读取文件；从记录阶段继续。 - 任何其他参数文本为任务描述。
- 无参数：如果
.unknowns/loop.json存在则恢复，否则先询问任务。
操作原则（压缩版）
- 定义目的。2. 在实施前发现盲点。3. 让模型提问问题。4. 提供参考和原型而非文字。5. 按修订概率排序计划。6. 记录未知和计划偏差。7. 通过测试和独立审查验证。8. 确认用户能够解释结果。9. 以可反应形式交付成果。10. 衡量真实价值，而非代码量。