用途：该技能用于指导人与 AI 的协作方式，使信任程度与 AI 的实际可靠性相匹配，同时保留创作空间。核心是 CAIR（AI 正确时依赖 AI）与 CSR（AI 错误时依赖自己）框架，依据 Schemmer 等（2023）。
主要能力：提供依赖光谱（过度依赖、适当依赖、依赖不足）的识别；置信度分级与置信度上限协议（直接读文件 100%、有文档模式的代码 90%、无来源事实 70%、推断或边缘情况 50%）；“自信但错误”检测（常见误解、过时信息、虚构混入、社会偏见）；来源接地语言模式；人→AI 与 AI→人的双向质疑清单；主动行为与保留人类能动性的语言模式；避免习得性无助的脚手架方法；反模式清单；校准信号；自我纠错与自我批判协议；以及 v2.0 的创作自由度框架，区分认知模式与生成模式，并给出模式信号语言、协作验证与征求同意模式。
使用方式：资料未提供具体安装命令或调用步骤，仅说明可参见 synapses.json 进行连接映射。实际使用中按场景切换认知模式（事实、现有代码、可验证信息）与生成模式（新想法、创意建议），并用相应语言信号明确当前模式。
适用场景：AI 辅助编程、调试、架构建议、头脑风暴、方案设计等需要校准信任与保留人类判断的协作场景。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持或效果数据；该技能为协作协议与语言模式集合，不保证具体结果。