用途：在架构未知的代码库、根因不明的调试问题、缺乏背景的领域或技术中开展调查，尤其适合过早假设容易误导、或需要“初学者心态”而非模式匹配的场景。
主要能力：按类似 CRV 的分阶段流程推进——第1步冷却，显式写出所有先入之见并声明其未必为真；第2步以 Glob 只看顶层结构，记录原始印象并拆解为 A（活动性）与 B（感受）；第3步用 Glob、Grep 与轻量 Read 在文件模式、目录形态、配置、依赖、文档、测试、历史信号、活跃度等多个渠道各收集一条观察，目标 10-20 个数据点；第4步做维度/结构映射，描述连接与层级并记录 Aesthetic Impact；第5步进入定向提问（Stage V），用 Grep 与 Read 定向查找，并标注高/中/低置信度；第6步全程识别并声明 AOL、AOL Drive、AOL Signal、AOL Peacocking；第7步收尾复盘，提炼 5-10 条最高置信观察，再形成综合判断。
使用方式：输入需要调查的目标（代码库路径、问题描述或系统）、坚持盲态方法的承诺；可选提供具体问题（留到 Stage V）和此前冥想以清空假设。步骤按 I→II→III→V 顺序进行，不跳步。
限制：资料未提供具体安装方式、运行环境、平台支持或收费信息。流程强调准确描述优先于快速识别，若前期数据不足，综合判断会比较单薄；被 AOL 严重污染的调查应明确标注。相关技能包括 remote-viewing-guidance、meditate、heal。