用途：机制设计属于“逆向博弈论”，不以规则为给定去预测行为，而是以期望结果为给定去反推规则。核心挑战是私有信息：参与者知道设计者不知道的真实估值、努力程度或成本，并有动机谎报。良好机制不靠要求诚实，而是让诚实成为占优策略。
主要能力：按步骤产出期望结果界定、参与者画像（各自私有信息、动机、无机制时的行为）、错配诊断（当前均衡为何不理想）、机制设定（信息揭示规则、决策与分配规则、转移与惩罚，使如实报告占优且个体理性）、操纵检查（用极端估值等边界案例测试能否被钻空子），必要时给出修订机制与实施说明。
使用方式：以文字流程引导分析，必要时用 AskUserQuestion 工具与用户确认框定与范围。输出格式依次为：期望结果、参与者画像、错配诊断、机制设定、操纵检查、修订机制（如发现漏洞）、实施说明。参考资料提到可配合 /s4h-game-theory-equilibrium 验证均衡、/s4h-game-theory-auction 处理拍卖类设计、/s4h-game-theory-iterated 处理长期合作，并可衔接 /s4h-logic-check、/s4h-decision-premortem-analysis。
适用场景：绩效评估、采购招标、平台规则、投票制度、俱乐部治理等设计者希望掌握私有信息的参与者做出集体有利行为的场景。例子包括维克里第二价格拍卖，让出价真实成为占优策略。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持或效果数据。揭示原理只保证原则上可达成，并不保证实现简单；若机制需要详细信息或复杂转移方案，可考虑更简单但略次优的方案。具体命令用法、安装与调用细节资料未提供。