用途：该技能用于处理搜索空间难以穷举的决策问题，提供协调多个不完美评估器的架构模式。
主要能力：给出单评估器与级联评估器的选择依据；按搜索空间是否可处理、延迟与精度要求构建决策树；设计级联近似（快速剪枝、中等评估、低成本探索）；按决策重要性做自适应预算分配；评估多个评估器的误差模式互补性并做混合评分；列出常见失败模式及检测规则，包括近似层膨胀、同步耦合、代理指标固着、单一评估器谬误、预算分配均等；提供代码审查场景的完整示例；给出质量门清单，如至少测试 3 个评估器、测量误差相关性（低于 0.7）、验证混合优于最佳单一组件、满足延迟与精度阈值等。
使用方式：先判断搜索空间规模与延迟/精度约束，再按决策树选择评估路径；评估器需具备不同速度/精度特征，按经验选择混合权重（如 λ=0.3–0.7）；用留存集做实证比较，并按检测规则排查失败模式。具体安装与调用命令资料中暂未提供。
适用场景：AI 代码审查等需在有限时间内兼顾覆盖率与精度的系统；存在快慢评估器可互补的决策系统。
限制：不适用于搜索空间可处理的简单优化、单模型训练调优、要求低于 1ms 的实时系统、单一评估器明显更优的问题，以及无搜索树结构的序列决策。具体实现细节委托给其他技能。