用途：当 AGENTS.md 或 rules/ 等智能体指令文件需要分析、精简或重构时使用。它把规则系统拆解为结构化条目，再组合成策略代数，最后可视化，便于审计实际存在的规则与预期是否一致，或作为修改规则系统的前置输入。
主要能力：三阶段流水线。阶段一 /imperatives 从目标文件（默认 ai-workspace/rules/*.md 与 AGENTS.md）提取指令，输出 JSONL 到 ai-workspace/research/<name>-imperatives.jsonl，并展示数量、层级与范围统计，询问是否先审阅再继续。阶段二 /policy-algebra 将 JSONL 投影为自然语言条目（<level>[ NOT] <subject> <predicate>[ when <when>]），组合为 Starlark 并保存为 <name>-policy.md，展示决策函数与分支点。阶段三 /visualize 对每个主要决策函数生成 Mermaid 流程图并追加到策略文档。
使用方式：/distill 运行完整流水线；/distill ai-workspace/rules/*.md 指定目标；--stage imperatives|compose|visualize 只运行某一阶段（compose 需先提取，visualize 需先组合）。--name <slug> 可覆盖默认命名（默认日期+distill）。
限制与失败处理：若 /imperatives 未找到任何指令则报告并停止；/policy-algebra 不可用时跳过阶段二并警告，阶段三仍可直接可视化 JSONL；阶段间中断时已完成阶段的产物会保留，可用 --stage 恢复。