用途：这是一个认知偏差分析技能，用于在具体决策情境中识别影响判断的系统性偏差，并设计对应的去偏措施，而非泛泛地说“有偏差”。
主要能力：按流程执行偏差审计——描述决策（决定内容、决策者、依据证据）；点名具体偏差（如确认、锚定、沉没成本、群体思维、过度自信、可得性等）；找出支持偏差判断的具体行为或推理证据；评估影响程度（高/中/低）；为每个偏差设计去偏技术。完整偏差目录（12种偏差×机制×示例）及去偏技术见 references/debiasing-protocols.md。
输出格式：以“Cognitive Bias Audit: {决策情境}”为标题，包含“Decision Under Review”（决策、决策者、当前倾向）、“Biases Identified”表格（偏差、证据、影响、对策）和“Debiased Recommendation”（考虑偏差后的建议）。
示例要点：以某公司是否继续一个已投入六个月、花费500万新台币的失败产品发布为例，识别出沉没成本（高影响）、过度自信（中影响）、确认偏差（高影响），并给出去偏问题：“如果竞争对手免费把这个产品线给我们，我们会接受吗？”若答案是否，则无论沉没成本都应停止。
适用场景：适用于个人或团队在做重要决策、复盘、评估证据和推理质量时使用。
限制与注意事项：分析者本人也可能有偏差，应采用清单、红队等结构化流程而非仅靠自我觉察；识别偏差不等于消除偏差，需结构性干预（流程、激励）；警惕动机性推理，检查结论是否先于分析；并非每个决策都有偏差，避免强行套用；部分偏差在不同文化中表现不同，如权威偏差在等级文化中更强。其他行为经济学应用见 econ-behavioral 技能，群体决策去偏协议见 references/debiasing-protocols.md。