用途：experiment-protocol 用于设计并运行受控实验，通过 experiment-registry MCP 服务器推进实验生命周期。该技能是调用方，状态机、产物校验与方法论约束由 MCP 负责，因此适合需要证据支撑、可归因结论的对照测试场景。
主要能力：解决三类常见失控问题——把成功标准写进被测输入（测的是指令遵循而非指令质量）、单次迭代改动多个变量（无法归因）、看到输出后才写评分标准（结果反向塑造评分表）。MCP 通过机制强制一次只改一个变量、要求基线运行前先有评分标准产物、记录全部迭代（含回归）。
使用方式：分两阶段。阶段一为协作式设置：从当前任务上下文推断领域，调用 list_experiment_types()，从描述中选出最匹配类型，调用 inspect_experiment_type(name)，向用户提出类型与首步要求，用户接受后调用 start_experiment(base, context, extensions) 获得实验 ID 与第一步；extensions 可选，用于用户指定的额外清单项或产物。阶段二为机械执行：反复调用 get_current_step(experiment_id)，若状态为 complete 或 inconclusive 则进入回顾交接；否则按返回的步骤、清单与所需产物执行，若标记 REQUIRES_HUMAN_INPUT 则向用户提问并将回答纳入产物后重新提交，随后调用 complete_step(experiment_id, step_id, artefacts)；遇缺失产物或校验错误则补齐修正后重提。只读状态：用户调用 /experiment-protocol status {id} 时，仅调用 get_current_step(experiment_id) 展示结果，不调用 complete_step()。
回顾交接：MCP 返回 complete 或 inconclusive 时，调用 get_experiment_summary(experiment_id) 获取产物文件路径与最终状态，将路径传给 @retrospective-analyst 做实验后分析，分析者直接从磁盘读取产物。
限制：执行阶段不应讨论，也不应凭记忆推断步骤状态；控制输入（任务提示、fixture、基线条件）在基线运行后冻结，改动即视为新实验；评分标准为二元，需逐条显式打分。具体实验类型清单、参数细节与安装方式暂未提供。