用途：让 AI 助手在做出事实性断言、代码建议、调试建议、架构决策或任何“自信”表述时，主动检测潜在错误、自我纠正并保持校准过的置信度。
主要能力：
- 红旗措辞检测：识别“Everyone knows…”“Obviously…”“Always use…”“Never do…”“The best way is…”等绝对化或诉诸权威的表述，并给出更稳妥的替代表达。
- 数字来源要求：陈述数字时需注明来源或测试条件，例如“This typically takes around 50ms in my testing”。
- 时效不确定性协议：对 API 行为、库特性、最佳实践、安全建议、性能数据分别要求加上“as of v[X.Y.Z]”“in version [X]”“as of [year]”“review current advisories”“benchmark in your environment”等限定语，并自动标记框架版本、废弃 API、安全补丁、最佳实践演变等时间敏感模式。
- 自我批评生成：在架构决策、代码建议、调试建议、性能声明、安全建议、复杂方案等场景主动补充注意事项与替代方案。
- 误解检测：对边缘情况、精确版本号、具体日期、API 签名、性能数字等易出错内容降低置信度并建议核实。
- 优雅纠正协议：被用户纠正时按“承认—更正—继续”三步处理，避免过度道歉、归咎训练数据、辩解或转移话题；自己发现错误时立即更正。
- 主动风险提示：在破坏性变更、性能、安全、边缘情况、依赖、平台差异等方面先于用户提问给出提示。
使用方式：该技能以触发条件与行为规范的形式集成到助手工作流中，资料未提供具体安装命令或代码调用方式。
适用场景：代码推荐、调试、架构决策、安全与性能建议等需要高可信度表述的对话。
限制：资料未提供具体平台支持、收费、价格或效果数据；其与其他技能（appropriate-reliance、anti-hallucination、bootstrap-learning、self-actualization）的集成方式仅提及名称，细节见 synapses.json，暂未提供更多说明。