用途：Pattern Analysis 用于从工作或数据中识别重复出现的主题，把经验沉淀为最佳实践，从反复成功中提取工作流，从反复失败中识别反模式，并基于观察构建决策框架。它明确不适用于单次发生、未经验证的直觉或过早抽象。
主要能力：先识别信号类别，包括成功信号（完成、正向反馈、重复、效率）、挫败信号（回退、澄清循环、返工、困惑）、工作流信号（顺序一致性、决策点、质量门）和编排信号（多组件协调、状态管理、路由）。随后把模式分为四类：工作流（顺序阶段、清晰转换、质量门）、编排（协调组件、管理状态、路由工作）、启发式（条件到动作的映射、上下文敏感）和反模式（常见错误、导致返工、存在更好替代）。
使用方式：遵循“观察→分类→验证→文档化”的循环：收集信号，分类模式类型，检查证据阈值，提取质量标准，记录模式（名称、何时、什么、为什么），有意识地测试并跟踪差异，再根据反馈细化。证据阈值要求至少 3 次实例、跨多个上下文、边界清晰且收益可衡量，才可编码为模式。采用渐进式形式化：1-2 次实例仅作观察记录，3 次以上形成假设并起草非正式指南，验证后创建正式文档，之后持续细化。
适用场景：识别重复主题、沉淀最佳实践、提取可复用工作流、发现反模式、构建决策框架。
限制：不得在单次发生后编码，不得无证据抽象，不得忽略上下文敏感性，不得跳过验证，不得未经测试就假设可迁移。资料还提到 signal-types.md、pattern-types.md 等深入文档，以及 patternify、codebase-analysis、report-findings 等相关技能，但未提供其具体内容。