用途：self-consistency 用于处理存在多个合理答案的模糊设计决策。它通过生成多条相互独立的推理路径，再对各自答案投票取多数，降低单一路径推理带来的偏差。该技能说明以“AI 消费型参考”形式呈现，主要供 Claude 在执行时阅读；人类可读的解释见 docs/architecture/HIERARCHICAL_PLANNING.md 或 docs/getting-started/ 中相应主题。其治理规则为 rules/workflow/self-consistency.md（规定何时与为何使用）。
主要能力：实现一套四步协议。第一步界定决策，把问题写成至少有两个可能答案的问句，例如“API 该用 REST 还是 GraphQL？”“单体、模块化单体还是微服务？”“缓存用 Redis 还是内存 LRU？”若问题只有一个合理答案，则跳过。第二步生成 N=3 条路径，每条路径在隔离上下文中从零推理，且必须从不同的起始考量出发（如用户规模、团队规模、基础设施、开发速度、部署复杂度、失败域、未来扩展、招聘计划、隔离需求等），不能是同一推理的换皮版本。第三步抽取各路径答案并计票。第四步报告结果。
使用方式：按四步协议执行。若出现明确多数（2/3 或 3/3），输出决策、票数、多数理由，并说明是否存在异议路径及其优先级，以及由异议引出的后续行动；若没有多数（如 1/1/1 三个不同答案），则不应静默选择，而应暂停并向用户提问，依据 rules/core/no-assumption.md 在路径分歧时升级给用户。输出格式包含 Decision、Votes、Majority reasoning、Dissent、Flag for Phase 5 五个部分。
适用场景：架构权衡、模糊设计决策，以及单一路径推理容易出偏差的场合。不适用场景包括：单一答案任务（如文件改名、拼写修正）、快速或标准复杂度任务（成本无法回本）、用户已明确要求“必须这样做”“直接做”“不要讨论”，以及预算已超过会话限制 85% 的情况。
限制与反模式：避免装饰性路径（仅替换措辞的同质推理）；避免强行达成共识（路径分歧时应提问而非静默选择）；N 不建议大于 3，因为收益递减，3 条已能捕获多数问题，5 条以上成本高且很少改变答案；不要用于非权衡类问题，因为该技能消耗约 3 倍 token。相关技能包括 rules/workflow/tree-of-thoughts.md（用于分支探索）与 skills/chain-of-verification/SKILL.md（用于验证胜出路径的事实）。
其他事实：该技能的官方文本暂未提供，具体实现细节与安装方式暂未提供。