Universe of Thoughts（UoT）是一个面向大语言模型的创意推理框架，基于 Margaret Boden 的认知科学创造力理论，包含组合式（Combinational）、探索式（Exploratory）、转化式（Transformative）三种范式，按顺序递进使用。
适用场景：问题目标模糊或未定义、解空间庞大开放、不存在唯一正确答案、常规方法已失败或已知次优、任务需要真正创新而非优化，以及战略、设计、研究方向、政策等领域。不适用：有可验证解的定义明确问题、数学或逻辑题（宜用 Chain-of-Thought）、需要向已知答案收敛的任务、固定约束下的优化、事实检索或事实准确性任务（宜用 Chain-of-Verification）。
使用流程：先进行 Phase 0 问题分解，梳理核心挑战、显式约束、隐含假设、当前领域、相邻领域与成功标准。随后按条件选择范式。组合式适用于已有熟悉元素但需新鲜组合，输出跨领域合成的新混合体；探索式适用于当前解空间似已穷尽，输出扩展边界与相邻可能性；转化式适用于约束本身阻碍进展，输出重新定义的规则与激进偏离。追求最大创意时依次运行三种范式，每种建立在前者之上。
组合式包含 C1 领域映射、C2 概念提取、C3 跨域合成、C4 输出，产出 3-5 个按可行性与新颖性排序的方案。探索式包含 E1 映射当前空间、E2 边界探测、E3 新想法生成、E4 输出，产出 3-5 个在尊重不可变约束前提下扩展边界的方案。转化式包含 T1 约束考古（区分物理定律、法规、惯例、假设）、T2 规则转化（反转、放宽、替换、消除）、T3 激进方案生成、T4 输出，产出 2-3 个含明确规则变更与实施路径的方案。
完整流水线：执行 C-UoT 选前 2 个方案，再以 C-UoT 输出为起点执行 E-UoT 选前 2 个，再以 E-UoT 输出为起点执行 T-UoT 选前 2 个，最终形成分层方案组合：第一层低风险中等新颖（组合式）、第二层中风险高新颖（探索式）、第三层高风险突破潜力（转化式）。
评估维度：可行性（是否违反不可变约束，Pass/Fail）、实用性（1-10）、新颖性（1-10）；方案须通过可行性，通过者按实用性×新颖性排序。资料中提供了一个单车道桥交通拥堵的示例，涉及空中交通管制的时隙预订、分组交换的动态路由、潮汐系统的周期性反向等组合思路，以及车队编组、智能桥梁信号、按方向批量处理等探索思路和虚拟车道、优先运送人而非车、缆车渡轮隧道等转化思路。
参考来源为 Suzuki & Banaei-Kashani (2025) 的论文（arXiv:2511.20471）及 Boden 的计算创造力理论。具体安装命令与工具集成方式暂未提供。