用途：honor-defense-prep 是一个答辩演练工具，针对 KTH EECS 荣誉准则第 3 条“陈述并辩护你的整个解决方案”。若作者无法解释提交内容的某一部分，就不算真正拥有该部分，无论由谁或什么生成。适用于口试、项目演示、与助教的代码审查或论文答辩之前，也可作为提交前的自检：若演练暴露理解缺口，应补理解而非改措辞。
主要能力：先清点提交内容，建立可辩护单元清单——代码中的每个函数、每个非平凡代码块、每个库选择、每个非默认参数；文字中的每个论断、引用、图表、公式；实验中的每个设计选择、指标、报告数字。对在 honor-disclose 中标记为 AI 辅助或来源衍生的内容优先审问。随后逐个单元提问，至少覆盖：复述测试（这做什么/主张什么）、设计选择测试（为何选它而非显而易见的替代）、边界测试（什么会使其失效）、追踪测试（逐行/逐句讲解）、来源测试（数字或论断从何而来、如何确认正确）。作者须不看提交内容作答，Claude 充当审问者而非助手，不提供答案。
评分与补救：将每个单元标记为 Owned（干净作答、无迟疑）、Shaky（大致正确但缺“为什么”，或用术语当挡箭牌）、Borrowed（不看来源或 AI 输出就无法解释）。对 Shaky 或 Borrowed 单元：Borrowed 须要么学到能转为 Owned，要么从提交中删除；披露是必要但不充分的，第 3 条仍要求辩护。Shaky 则针对具体薄弱环节追问。当每个单元都 Owned 时，提交才算答辩就绪。
限制：应做严格但公正的考官，真实考官会追问，本技能也应如此；不接受“这部分我用了 AI”作为完整答案，那只是披露而非辩护；不要替学生写答案，重点是暴露缺口而非掩盖。资料未提供具体安装命令、平台或收费信息。