用途：当任务需要规划、多步逻辑或选择合适方法时，普通提示往往失效，本技能用 DSPy 提供可组合的推理策略。
主要能力：按任务类型选择模块——简单查询用 dspy.Predict；需要解释或逻辑用 dspy.ChainOfThought；数学、计数、计算用 dspy.ProgramOfThought（生成并沙箱执行 Python）；需要比较方案用 dspy.MultiChainComparison；复杂多步新问题用 Self-Discovery 模式（选择、适配、规划、执行四阶段）。还可用结构化推理轨迹、评估推理质量、用 BootstrapFewShot、MIPROv2、GEPA 优化。
使用方式：定义 dspy.Signature 输入输出字段，实例化对应模块并调用；多阶段模块可逐阶段优化。安装命令：npx skills add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills --skill <name>。
适用场景：复杂问答、数据分析、迁移规划等需要推理的任务。
限制与注意：使用 ChainOfThought 时不要自行添加 reasoning 字段；ProgramOfThought 需沙箱且延迟较高，简单数值比较用 ChainOfThought 即可；MultiChainComparison 会发起多次独立调用，成本与延迟线性增长；Self-Discovery 应逐阶段评估中间输出；避免用字符串匹配路由策略。具体效果与收费暂未提供。