用途：cold read 只回答一个问题——针对一份草稿，目标读者能否从前 N 行做出下一步决定，以及哪些内容应被删掉。读者运行在全新上下文中，不能看到产生草稿的对话，以避免代理写作中常见的流程叙述与读者已知背景泄漏进文本。
调用方式：/cold-read <path> [--role triager|owner|reviewer] [--n 3]。path 为人类将看到的草稿文件形式；需先删除仅供草稿预览的行，开头的“# <Proposed Title>”行保留并计为第 1 行。--role 指定读者身份，默认 triager；当可能读者就是被讨论代码的作者或维护者（小型仓库、自己的包）时用 owner；PR 正文用 reviewer。--n 为读者做决定前获得的先行行数，默认 3。
步骤：解析角色（无 --role 时推断：若草稿所引用路径的近期提交来自一两个活跃维护者则为 owner，否则 triager；PR 正文默认 reviewer）；启动一个全新上下文、只读的读者，仅给它 references/persona.md 内容、角色与 N、草稿文件路径，不提供当前对话其他内容；要求返回 references/schema.json 中的 JSON 结构，若返回散文则重跑一次；自行根据 decision_line 与 N 重新计算结论，模型给出的 verdict 仅供参考。
根据结论行动：decide_in_n 则继续；decide_later 或 cannot_decide 则把承载决定的那句话移到正文第一行，应用 cut_list（保留仓库 PR 模板要求的章节），补充缺失事实后重跑一次。在聊天中报告一行：结论、决定行、首屏词数、被删行数；不要复述草稿。
模型选择：一旦 references/persona.md 将 decision_line 锚定到区块第一行，快速模型（flash）就足以对单份草稿把关；flash 与默认模型在回归用例上打分相同。对多章节产物的批量基线，配额允许时优先用默认模型：在 10 份产物的校准样本中，flash 在 2 份上把 decision_line 放得更早。
批量模式：对大量历史产物做基线时，每份产物并行运行一个独立全新上下文的读者，表格化记录 verdict、decision_line、words_above_fold、known_to_reader 计数与 missing；绝不让一个读者读两份产物，第二次阅读会被第一次影响。
针对的失败模式：发现式叙述（按代理发现顺序开头）、读者已具备的背景（介绍读者自己的代码，包括“当前 X 做 Y”式开头）、为凑完整而非为决定填充的模板槽位。它不评判风格、语气或语法。