用途：当直接作答失败或问题涉及多步推理时，将问题拆解为显式步骤，以便发现错误、回溯并产出可验证的推理过程。资料称显式推理在复杂任务上可提升准确率 20-70%。
主要能力（六种技术）：零样本思维链，用“Let's think step by step”快速提升推理；自洽性，多次运行取多数票并给出置信度；思维树，生成多个分支、评估并回溯；最少到最多，先分解子问题再逐层求解；ReAct，以“思考→行动→观察”循环引入外部事实、降低幻觉；PAL，把数学问题转为代码执行以消除算术错误。
使用方式：资料给出触发条件与模板。简单问题直接作答；需要快速提升时用零样本思维链；高风险决策用自洽性；谜题或创意探索用思维树；多部分依赖问题用最少到最多；需外部事实用 ReAct；大量计算用 PAL。可组合使用：先分解，再按子问题性质选用相应技术，最后对汇总结果做自洽性校验。
适用场景：多步算术与应用题、需要演绎链的逻辑、多因素权衡决策、需要探索的谜题、以及直接作答出错的任务。
限制：简单事实回忆、单步操作、时间紧迫且可接受准确率折损的场景不宜使用；思维链会增加延迟。资料列出的常见错误包括对小问题滥用思维链、不展示过程、过早停止、线性思考、心算与凭记忆猜测事实。文中还说明该技能负责选择技术与执行推理，使用者需提供问题与约束、验证中间步骤并判断可接受的置信度。具体运行环境、安装命令与定价资料暂未提供。