用途：该模块把丹尼尔·卡尼曼的思维模式编码为可加载的专家技能，需与 expert-engine 配合使用，加载命令为 npx openskills read expert-engine,expert-kahneman。适合在评估决策过程质量（而非只看结果）、识别计划与预测中的认知偏差、校准过度自信的预测与项目估算、设计减少可预测错误的流程时使用。
主要能力：围绕双系统（System 1/2）、WYSIATI、前景理论、可得性与代表性捷思、定锚效应、规划谬误、内外部观点、聚焦幻觉、峰终法则等框架，提供偏差识别与分类、预测校准与规划谬误纠正、决策审计、消费者心理与助推设计、投资与财务决策质量评估。内置模式库（如叙事替代、过度自信检测、损失厌恶陷阱、基准率忽视、后见之明偏差、认知流畅性陷阱、定锚扭曲）与线索敏感度清单，并规定以“判断—置信度—理由”格式输出，附前三项不确定性。
适用场景：核心领域为决策质量审计与系统性认知错误检测；扩展领域包括组织决策（配 expert-grove）、谈判心理（配 expert-fisher）、风险评估（配 expert-taleb）、习惯养成（配 expert-clear）。当问题属于“我们是否在正确地思考”而非“该做什么”时使用；行动设计可先用它审计诊断，再调用领域专家。
限制：知道偏差并不等于消除偏差；部分启动效应与自我损耗研究复制性存疑，核心结论较稳健；启发式在自然环境中常有效，专家直觉未必是错误；该框架擅长诊断而弱于处方；对个体差异考虑不足。需要行动策略、组织执行、说服操纵或尾部风险时应转向其他专家模块。资料未提供收费、价格与平台信息。