用途：在 Context Cascade 插件系统中统一管理认知模式、VERILINGUA 认知框架、VERIX 认知标注与 GlobalMOO 多目标优化，适用于研究、编程、安全等任务类型，以及提示工程优化、提示配置多目标优化、foundry 技能的元循环递归改进。
主要能力：提供 /mode、/eval、/optimize、/pareto、/frame、/verix 等斜杠命令。模式包括 strict（研究/法律/医疗）、balanced（默认）、efficient（高并发 API）、robust（安全/对抗）、minimal（简单问答）。评估指标含 task_accuracy、token_efficiency、edge_robustness、epistemic_consistency。优化采用三阶段级联：Phase A 框架结构、Phase B 边界情况发现、Phase C 生产前沿精炼。VERILINGUA 提供 7 种认知框架（evidential、aspectual、morphological、compositional、honorific、classifier、spatial）与预设（research、coding、documentation、analysis、security 等）。VERIX 结构为 STATEMENT := ILLOCUTION + AFFECT + CONTENT + GROUND + CONFIDENCE + STATE，含 L0/L1/L2 压缩级别。
使用方式：先用 /mode 选择或自动推荐模式，再用 /frame 启用框架，用 /verix 标注与校验声明，用 /eval 评估响应，用 /optimize 与 /pareto 运行和探索优化结果。配置向量为 14 维（0-6 框架标志、7 VERIX 严格度、8 压缩级别、9-13 预留）。通过 PromptBuilder 与 Evaluate 两个固定契约与元循环集成，评估由 Claude、Gemini、Codex 三模型委员会进行跨模型验证。
限制：模式选择对新型任务可能不确定；VERIX 解析可能遗漏细微标记；GlobalMOO 优化需多轮迭代；部分框架可能冲突（如 minimal 与 comprehensive）。安全敏感任务须验证模式选择，合规/审计任务不得使用 minimal 模式，高置信声明不得跳过 VERIX 依据，holdout 语料标记 never_optimize: true 不得修改。速度优先且可接受优化开销的任务、默认 balanced 已足够的任务、非技术性对话不宜使用。具体价格、性能数据与安装命令暂未提供。