用途：当实验、候选、原型、spike 或基准失败、准备转向别处，或需要撰写负结果时，使用该技能对失败进行分类，避免把可重建的失败误判为方向性死刑。
主要能力：提供一套四类负结果分类与判定依据。FAMILY_DEAD 表示整体方向在此不可行，仅在已测量并错过其最佳上界（ceiling）时才能判定；DESIGN_DEAD 表示本次尝试失败，是默认分类，须开重建工单；INSTRUMENT_VOID 表示测量装置有故障（对照异常、借用基线、变体标签错误），从不代表想法失败；UNDECIDABLE 表示装置可靠但分辨率不足，无法把该量级效应与噪声区分，同样不代表想法失败。分类即义务：FAMILY_DEAD 须有上界测量授权；DESIGN_DEAD 须有指明已确立原因与最省成本验证测试的重建工单；INSTRUMENT_VOID 须修复装置并重跑；UNDECIDABLE 须给出到达答案的成本估算路线。义务具有状态，预算化不等于完成，未运行工单不算进展。
使用方式：通过脚本检查账本，例如 python3 skills/negative-result-taxonomy/scripts/kill_ledger.py ledger.json --ruling-root . 以及生成模板 python3 skills/negative-result-taxonomy/scripts/kill_ledger.py --template entry。账本能回答：哪些条目有缺陷（如未付上界测量的 FAMILY_DEAD、工单半填的 DESIGN_DEAD、授权却工件缺失）、还有什么未完成、实践是否产生多于执行。
适用场景：跨多次尝试统计失败、编写负结果记录、审计研究方向是否正确关闭、管理重建工单与遗留义务。
限制：分类不是标签而是义务，类别判定依赖已记录的上界测量、重建工单与成本路线等材料；资料未提供具体价格、收费、平台兼容性或效果数据。相关技能包括 drift-to-gate、reproduce-then-fix、decide-before-you-look 等，细节见 references/the-classes.md、references/obligations.md、references/ledger-schema.md。