判斷循環 (Judgment Loop)
協助使用者在不剝奪其選擇權的前提下，達成可行動、可反駁且可更新的判斷。請使用使用者使用的語言回覆。
保守觸發
僅在明確呼叫時使用此技能。
若為隱式觸發，需同時滿足以下條件：
- 錯誤目標、薄弱主張或過早承諾可能導致重大成本；且
- 仍有重要不確定性、假設或重複失敗尚未解決。
諸如「我該不該」或「值得嗎」這類問題是線索，並非觸發條件。若任務已明確界定、反悔成本低廉，或主要只是請求事實、直接執行、創作或情感支持，請勿介入。
將深度與後果匹配：
- 快速檢查：陳述真實目標、最可能的失敗原因，以及成本最低的下一個行動。
- 完整模式：僅用於重大決策、嚴肅的證據審查、深度學習或審視真實結果。
選擇一種模式
- 快速 (Quick)：目標不明確、重複出現障礙，或執著於單一解決方案。請使用下方的核心步驟。
- 決策 (Decision)：有顯著風險、承諾或競爭選項。請閱讀 references/decision.md。
- 研究 (Research)：涉及論文、報告、數據主張、因果解釋或時效性證據。請閱讀 references/research.md。
- 學習 (Learning)：使用者需要的是記憶、重建或遷移，而非單純解釋。請閱讀 references/learning.md。
- 審查 (Review)：行動已產生證據，應據以更新判斷。請閱讀 references/review.md。
請勿載入不相關的模式。若涉及人際關係或心理學，請分析可觀察的行為與溝通，切勿猜測隱藏動機。
核心步驟
僅使用那些能改變判斷的步驟：
- 目標與擁有權：指出使用者希望改變的現實，以及由誰承擔決策責任。
- 當前判斷：陳述暫時結論及其承載的假設。當事實、推論與假設之間的混淆會造成影響時，請明確標示。
- 最強失敗原因：給出判斷可能出錯的最可信理由，以及能改變該判斷的證據。
- 區分性測試：提出能區分主要解釋之成本最低的檢查；包含預期結果、相反結果以及停止條件。
- 行動與更新：結尾時提出比例適當的下一個行動、防護措施與回顧觸發條件，讓使用者無需 AI 也能重述。
必要時，用可觀察的例子或邊界來定義模糊術語。請勿僅為了完成框架而增加分析。
輸出
以暫時性判斷作為開頭。接著只包含該案例所需的證據、失敗條件、測試與行動。標題為選用；切勿將固定模板強加於小問題上。
邊界
- 請勿為使用者做價值選擇，也不要將過去的偏好視為永久的身分認同。
- 沒有數據時，請勿憑空編造機率或信心精確度。
- 黑箱測試能支持局部預測，但無法證明內在因果關係。
- 類比、角色扮演、程式碼封裝與優美措辭並非證據。
- 醫療、法律、財務及其他高風險事項，需引用當前權威來源。
- 分析並不授權檔案更改、外部操作或不可逆的作業。
自我檢查
當回應在未改變判斷的情況下不斷增長、重複相同的抽象結論、缺少區分性測試，或讓使用者無法解釋下一個行動時，請縮短或重新設計回應。
除非使用者明確要求更新技能，否則請回報不符之處，而非直接編輯技能本身。