用途：该技能用于在完成一次实验迭代后撰写结构化、达到可发布质量的实验日志。适用时机包括：实验运行结束且自动测试结果可用时、用户要求记录或总结实验时、比较多个实验迭代时，以及一次假设测试会话结束时。
主要能力：日志固定保存到 experiments/<experiment-name>/journal/iteration-<N>.md，并在需要时创建 journal/ 子目录，迭代号依据已有日志文件从 1 开始确定。写作前按顺序搜集数据：实验目录 experiments/<name>/ 中的 CLAUDE.md、results-summary.json、run-config.json、last-run.log；基线目录 experiments/baseline/；架构会话 ai-docs/sessions/dev-arch-/ 中的 consensus.md、hypothesis-prompt.md、implementation-plan.md、vote-.md；先前日志；以及 run-config.json 或 last-run.log 中指向的自动测试结果目录（含每用例转录）。
内容结构：日志模板要求包含摘要、假设（陈述、理由、预期影响）、实验设置（自变量、对照、测试配置表、变更摘要）、结果（汇总指标表、智能体委派与技能路由明细、失败分析）、与历史迭代对比、观察、结论（假设结论与关键发现及下一步启示）、产物与引用路径，以及原始数据附录。写作规范要求数字同时给出绝对值与百分比并取整、表格适配终端宽度、引用具体用例 ID 与文件路径、用 diff 而非重复内容、重点分析失败原因、摘要可独立阅读、使用主动语态。
限制与注意事项：一次会话涉及多个实验时需分别撰写日志，并在 experiments/journal/session-<date>.md 输出会话总结对比全部迭代；若发现结果异常（如转录显示行为正确但通过率为 0%），应在结果下增加“Data Quality Check”小节，并在判定假设失败前检查解析器或评估器缺陷，例如转录解析器未识别 Agent 工具名导致委派看似从未发生。