用途：面向社会科学研究，开发心理测量学上可靠的测量工具（量表、问卷、调查），确保构念效度、信度与合适的心理测量属性。
主要能力：1）调查题目开发：提供清晰性、中立性、具体性等措辞原则，以及避免双重否定、模糊频率词、极端修饰语等禁忌；设计李克特量表（5-7点，奇数含中性选项）、语义差异、视觉模拟、迫选、排序、清单等作答格式。2）量表构建流程：概念化（定义构念、文献回顾、操作化定义、维度划分）；题目生成（初始题库为最终题数的3-4倍）；专家评审（内容效度比CVR=(ne-N/2)/(N/2)，N=7时阈值>0.62）；认知访谈（出声思维与言语探查）；预试（150-300样本，做描述统计、项目分析、探索性因子分析）；验证研究（300-500新样本，做验证性因子分析与信度评估）。3）效度证据框架（依据AERA/APA/NCME 2014）：内容、作答过程、内部结构、与其他变量的关系、后果五类证据，含聚敛/区分效度、效标效度、增量效度、DIF等。4）信度检验：Cronbach's alpha（>0.70可接受，>0.80良好，>0.90优秀）、omega、重测信度（ICC）、评分者间信度；并注明alpha的局限（假设tau等价、受题目数影响）。
使用方式：该技能带前置检查机制，需先调用diverga_check_prerequisites("d4")并返回approved: true；执行期间设有关键检查点，如CP_METHODOLOGY_APPROVAL，通过diverga_mark_checkpoint("CP_METHODOLOGY_APPROVAL", decision, rationale)标记。若MCP不可用，则回退为直接读取.research/decision-log.yaml核验前置条件，会话历史仅作最后手段。
适用场景：心理学、教育学、社会科学中量表与问卷的编制与验证。限制：资料未提供具体收费、平台支持范围、运行效果与结果保证；部分内容（如omega类型）在资料中未展开。