用途：作为 Edge 管线的反馈环节，当策略回测迭代停滞时，通过重新设计策略骨架而非微调参数来跳出局部最优。
适用时机：回测分数在多轮迭代后趋于停滞；策略出现过拟合（样本内高、稳健性低）；交易成本压垮薄弱优势；尾部风险或回撤超阈值；或想为同一市场假设探索不同架构。
前置条件：Python 3.9+、PyYAML、迭代历史 JSON（累积的回测评估）以及源策略草稿 YAML。
使用方式：先用 --append-eval 累积回测评估到历史文件；对历史运行停滞检测，识别触发因素（停滞、过拟合、成本劣势、尾部风险）；若检测到停滞，使用假设反转、原型切换、目标重构三种技术生成转向提案；对可导出提案，ticket YAML 可直接用于 edge-candidate-agent 管线；研究型提案需人工设计后再接入。示例命令： python3 skills/strategy-pivot-designer/scripts/detect_stagnation.py --history reports/iteration_history.json --output-dir reports/ python3 skills/strategy-pivot-designer/scripts/generate_pivots.py --diagnosis reports/pivot_diagnosis_.json --strategy reports/edge_strategy_drafts/draft_.yaml --max-pivots 3 --output-dir reports/
输出：pivot_drafts/research_only 与 exportable 下的 YAML 提案、pivot_report、pivot_manifest、pivot_diagnosis 等文件。
限制：需已有迭代历史与策略草稿；研究型提案需人工设计方可接入管线；具体效果与收费资料暂未提供。