用途：当需要针对测试约束中的队列、依赖、容量、交接和证据做有边界的分析、设计或验证准备时使用；也可用于评审计划、结果或指标，并转化为可执行改进。输入不完整时，仍可给出带假设、缺口和人工决策边界的第一轮分析。
主要能力：提取范围、环境、版本、时间窗口、约束、成功标准与可用证据；区分已确认事实、有证据的推断、候选建议和人工决策，再按风险与证据强度排序；将高风险项转为前置条件、步骤、预期行为或决策标准、所需证据和验证方法。
使用方式：阅读并遵循 prompts/testing-bottleneck-analysis.md，包括输入审计、领域覆盖和输出顺序；默认输出 Markdown，按领域风险、证据状态、优先级和边界组织；用户要求表格、CSV、JSON 或工单字段时保留相同字段、证据和决策边界，机器消费前确认 schema、枚举、必填字段和证据来源。校准领域结果时可读 references/domain-decision-example.md；评估时读 evals/eval.yaml 及 evals/cases/ 下匹配用例。
适用场景：测试流程中的等待队列、依赖、容量、交接和约束证据分析，以及计划、结果或指标的评审与改进。
限制：不替代业务负责人或人工风险接受、例外审批、发布决策；不得编造系统行为、字段、指标、阈值、数据、根因、执行记录或通过声明；静态设计、计划、文件存在或试运行不能作为真实执行证据；证据不足时使用待确认、阻塞、未评估或 NOT_SCORED，并给出最小验证方法；生产、隐私或安全场景应使用最小权限、脱敏数据、模拟、试运行或隔离。