scientific-thinking

用途：在存在真实不确定性的场景中强制执行科学方法，包括未知原因、奇怪行为、间歇性问题、先前尝试失败、根因调查和架构决策。范围之外的任务（拼写修正、简单添加、已有明确步骤说明的任务）直接执行，不使用本技能。\n\n主要能力：按顺序推进并以前一阶段作为下一阶段门禁的调查阶段。观察阶段（0-3）只记录可观察事实，不使用因果语言或解释，每条观察需证据 ID（交由 evidence-first-debugging 处理）；假设阶段（4）需写出 H0 零假设与 H1 备择假设，两者都必须可证伪；预测阶段（5）为每个假设写一句“若 H1 为真，当我们做 Y 时应观察到 X”，须指向可观察、可测量的结果；实验设计阶段（6-7）定义验证 H1 的路径 A 与反驳 H1 的路径 B，并显式列出可能产生相同结果而不必 H1 成立的混杂因素；执行阶段（8-9）严格按设计运行并逐字记录结果，若执行与设计偏离则回到实验设计阶段；结论阶段（10-11）把每个行动-结果关联分类为因果支持、仅相关、无关或未知，说明由证据得出的决定，每条论断都须引用证据 ID。\n\n使用方式：当提示包含 unknown cause、strange behavior、intermittent、architecture decision、previous attempts failed、root cause、investigation 等触发词时启用。调查开始时加载共享参考：Unified Investigation Template（所有调查工作的输出结构）和 Investigation Workflow（科学方法全流程的 mermaid 图）。配套技能 evidence-first-debugging 负责观察记录、证据 ID 与因果验证，两者使用同一输出结构，需要结构化证据跟踪时一并加载。状态为 resolved-verified 时可通知用户 retrospective-analyst 代理依据迭代日志生成 mermaid 时间线与复盘；未解决或仅缓解则回到观察阶段。\n\n限制：官方资料未提供安装命令、收费、价格、平台支持或效果数据，暂未提供。