用途：在开始新工作或评估已有作品时，帮助识别某一领域的最佳方法框架，防止重新发明既有流程，并发现现有工作中缺失的方法论。
主要能力：提供多个领域模块，每个模块含领域大师、关键作品、可操作框架、选择指南与需要避免的反模式。已有模块包括：Instruction Design（modules/instruction-design.md，教学技术与行为目标）、Code Review（modules/code-review.md，评审方法与反馈模式）、Debugging（modules/debugging.md，系统化排错框架）、Testing（modules/testing.md，TDD 大师与测试设计模式）、Knowledge Management（modules/knowledge-management.md，笔记与知识系统）、Decision Making（modules/decision-making.md，心智模型与决策框架）。
用法：开始新工作时，按任务涉及各领域术语的数量为每个领域打分，加载得分最高的两个模块（不是第一个匹配的模块），并说明加载了哪两个及为何未选其他。选取适合自身情境的原则，先形成一份方法论简报再进入创作。对已有工作，先确定技能或钩子想教什么，再与既定框架比对，做差距分析，外科手术式地增补方法论而非重写。
适用场景：创建技能、钩子或智能体；评估既有技能与方法论。
限制：评分映射本身约有三分之一误判率（据 TRIZ-GPT，arXiv 2408.05897），故需加载两个模块。以下情况应跳过——实现明确规格、领域高度专属自身代码库、已做过外部方法论调研、编写无教学成分的简单工具；仅修语法或结构问题应改用 /validate-plugin；纯机械性工作、近期已做过方法论审计、不改变方法的快速修 bug 也应跳过。评估已完成技能用 abstract:skills-eval，写作机制用 abstract:skill-authoring。技能还提及与 /create-skill、/create-hook、superpowers:brainstorming、skill-authoring、/skills-eval、/analyze-skill、pensive:code-reviewer 等相关，具体收费、价格、平台支持等信息暂未提供。