用途：把模糊的领域描述（如“我做保险”“我在巴西做反洗钱审计”）转成结构化的提取计划，输出领域标识、种子词、推荐模式与主题地图，帮助决定先提取什么。适用于已知自身领域但不确定哪些知识值得提取、需要在运行 bdistill-extract 前获得结构化起点、或想把大领域拆成聚焦提取会话的场景。
主要能力：输入一句领域描述，输出 JSON，字段包括 domain（领域标识）、seed_terms（可直接用于 bdistill-extract 的种子词）、recommended_mode（knowledge、rules、predict 之一）和 topic_map（类别到子主题的映射）。主题分类维度含阈值、机制、先例、边界情况、法规、量化指标。支持识别复杂结构：多变量系统（同一领域内多个相互作用变量，输出含 variables、interaction_terms、temporal_terms）与因果链（跨领域因果，输出按 order 排列的 domains，每域含 seed_terms、mode、extracts_from、linkage_to_next）。
使用方式：独立使用时，让用户用一句话描述工作，生成 4-6 个类别、每类 3-5 个子主题的领域地图，以编号列表呈现并让用户挑选；为所选类别各生成 3-5 个具体种子词，写入 data/discovery/{domain}-seeds.json，并提示用这些术语运行 bdistill-extract。接入 bdistill MCP 时：调用 bdistill_discover 传用户描述，生成领域地图 JSON，调用 bdistill_discover_respond，让用户选提取区域，调用 bdistill_discover_select 传所选主题名，生成种子词 JSON，再调用 bdistill_discover_respond 传种子词，最后把 seed_terms 交给 bdistill-extract。
限制与边界：资料未提供收费、价格、平台支持范围或效果数据。描述过于模糊时需追问具体决策与关键数字；领域过宽应拆分为子领域；用户若全选主题，建议先做阈值与机制，先例留到第二轮。多变量系统应保持同一 domain 名以便知识库累积；因果链须按上游到下游顺序提取，且复合阈值最易被编造，需验证。全部提取结果应经 bdistill-validate 校验后再导出。