用途：解决噪声、高维场景下的溯因推理，即从观测反推原因。给定观测 E 与规则，不枚举假设，而是在假设空间中采样 H，使其近似服从 P(H|E) ∝ P(E|H)·P(H)。源自 plurigrid/asi 技能集。
主要能力：
- 基于 Metropolis-Hastings 的假设空间采样，默认 10,000 步、burn_in 1,000，种子 0xcd0a0fde6e0a8820。
- 用 Gay.jl 的确定性彩色粒子作为假设身份，SplitMix64 演化种子，种子递推为 seed_{n+1}=splitmix64(seed_n XOR observation_hash)，保证可复现。
- 支持 gamut 感知先验：偏离 sRGB 边界的假设被惩罚。
- 重要性采样变体：先验在 Gay.jl 颜色空间均匀采样，似然用 CIELAB 距离的 ciede2000 高斯权重，输出 Top-K 排序假设。
- 可用于证明状态溯因：给定目标状态 Γ⊢G，采样可能的证明历史并按权重排序。
使用方式（资料给出）： 观测编码：obs_hash = sxhash(observation_string) ^ 0x9E3779B97F4A7C15；初始化链：h0 = gay_color_at(seed, obs_hash % 1_000_000)；运行 MCMC；取 MAP 假设：max(samples, key=lambda h: h.log_weight)；用 ciede2000 前向模拟做回环验证。Justfile 提供命令：abduce-mcmc obs="0 120 180"；abduce-proof goal；abduce-test n="1000"。
配置项：n_samples 10000、burn_in 1000、seed 0xcd0a0fde6e0a8820、likelihood.metric ciede2000、sigma 5.0、prior.gamut_penalty true、boundary_sigma 10.0、output.top_k 10、show_chain false。
适用场景：噪声/高维溯因推理、颜色反演、证明历史推断，与 abductive-repl、gay-monte-carlo、self-walker 等技能协同。
限制：资料未提供性能基准、准确率保证、依赖安装细节与许可证信息；链接受率健康区间标注为约 0.31，属经验值，暂未提供依据。