用途 行为营销用于在营销决策中运用行为证据来减少用户摩擦，并设计符合伦理的选择架构。它只在“行为干预”是明确决策边界时被调用；如果请求涉及多个职能、归属不明确，则应交给 marketing-council 营销委员会处理。
主要能力 该技能提供一套受约束的操作契约，而非随意的建议生成流程：
- 证据纪律：要求把材料性主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据；当平台、政策、产品、定价或市场主张的时效性影响建议时需核实，并禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。
- 决策建模：使用 references/decision-model.md 来框定或挑战决策。
- 失败模式检查：在最终确定建议前检查 references/failure-modes.md。
- 输出契约：按 references/output-contract.md 渲染响应。
使用方式
- 先读取 references/skill-spec.json，了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接和完成条件。
- 判断归属：聚焦型请求留在本技能内；归属模糊或跨职能时交给 marketing-council；存在显式依赖链时使用 ../../scripts/dynamic_router.py 构建有界 DAG。
- 在技能归属确定后，理论或代理选择可使用 ../../scripts/neural_router.py，但神经节点不能替代技能路由。
- 仅在共享引用或外部研究承担关键论证作用时使用它们，且绝不把推断当作证据呈现。
执行连接 主要专家为 ../../agents/behavior-strategist.md，怀疑性制衡方为 ../../agents/marketing-skeptic.md；领域挑战门为 ../../hooks/causal-mechanism-check.md，证据门为 ../../hooks/evidence-gate.md。这些是决策输入而非自动权威，最终由本技能完成受证据约束的综合。
适用场景 适用于以行为证据为决策边界的营销请求，例如减少用户摩擦、设计伦理选择架构等聚焦型任务。不适用于归属模糊或跨职能竞争的请求，此类应路由至营销委员会。
限制 仅在行为干预为明确决策边界时使用；不得呈现无证据支撑的推断；不得编造研究、指标或因果证明；完成前必须考虑可信替代方案、说明重大不确定性，并定义测量与回退证据。本地行为评估位于 evals/activation.yml、evals/behavior.yml、evals/pressure.yml 和 evals/regression.yml。