用途：在功能或产品上线后，将预期结果与实际观察结果进行对比，形成从发布到学习的闭环，并把学习结果反馈到路线图、分析、采用、实验和规格等下游工作。
主要能力：按阶段执行观察、对比、识别差距、更新假设、评估健康度、做出决策、捕获学习、反馈。观察阶段收集分析数据、采用指标、用户反馈、支持工单和运营指标，并标注置信度；对比阶段区分预期与观察，识别一致、偏离和意外；差距阶段区分测量差距与结果差距；假设阶段强化、削弱或新增假设并记录置信度变化；健康度阶段从采用、技术、运营和战略维度评估，不简化为单一分数；决策阶段在继续、改进、收割、转向、暂停、退役六项中选择，需人工判断，无自动阈值；学习阶段产出留存学习记录，而非临时会议摘要。
使用方式：按任务加载对应参考或模板，不要一次加载全部文件。参考文件包括 discovery-brief.md、epistemic-discipline.md、retirement-lifecycle.md、feedback-destinations.md；模板包括 outcome-review.md、assumption-ledger-update.md、feature-health-record.md、retirement-decision.md、sunset-plan.md、retained-learning-record.md。每个周期至少更新路线图、分析、采用、实验和规格五个反馈目的地，客户成功和事件学习为条件性路由。
适用场景：功能上线后的结果复盘、假设台账维护、功能健康评估、继续或退役等生命周期决策、退役生命周期规划（弃用沟通、迁移路径、客户处理、内部清理、学习闭环）。
限制：不负责事件事后复盘、根因分析或运营事件审查；不负责分析埋点、指标看板设计、跟踪计划或事件分类；不负责客户成功账户管理、续约决策或健康评分；不负责路线图优先级或组合分配；不应用任意或自动退役阈值，退役决策需人工判断和明确责任人。部分关联技能尚未落地，仅以文字引用。