用途：该技能用于溯因推理（inference-to-best-explanation），在给定证据与带先验的假设空间下，返回最简且能最好解释观测的单一假设，并给出三值分类。类型定义为 AbductiveOracle : (Evidence, HypothesisSpace) -> Hypothesis，其中 Evidence 为 Observation 集合，Hypothesis 含 content、trit、posterior。
主要能力：按数据类型选择子预言机，依次尝试并在首个非 nothing 结果处停止：结构化数据加参数化假设空间用子预言机 1（基于 monad-bayes 的 MCMC）；自然语言观测且可访问 Gemini 时用子预言机 2（Gemini behavioral，温度固定 0.0，观测文本需 10-4096 字符）；类型化或关系型观测映射到约束时用子预言机 3（Propagator 网络）。全部返回 nothing 时返回 Hypothesis.nothing，不进行猜测。
三值分类：使用固定阈值而非超参数，posterior > 0.70 记为 +1（accepted），0.10 < posterior <= 0.70 记为 0（suspended），posterior <= 0.10 记为 -1（rejected）。
使用方式：先收集观测 E 并定义假设空间 H 与先验，再按选择策略运行对应推理，最终分类结果。子预言机 1 需 monad-bayes（Haskell）或 pymc（Python），运行 1000 步以上 MCMC 并返回后验众数；子预言机 2 需 Gemini 2.0 Flash 与 OAuth2 token，通过 gcloud auth print-access-token 获取令牌并调用 Vertex AI generateContent 接口；子预言机 3 需 propagator.zig 的 CellValue 格，将观测映射为单元约束并求唯一不动点或矛盾。
适用场景：从候选集中选最佳假设、对结构化或自然语言观测做 IBE、用采样或约束传播给假设打分、按固定阈值对假设做接受/悬置/拒绝分类。
限制：必须能访问相应依赖（monad-bayes/pymc、Gemini 凭证、propagator.zig），否则无法运行对应子预言机；不存在一致解释时不会给出猜测。可与 bisimulation-oracle、gf3_trit_oracle 组合使用，若 trit 不一致则视为矛盾。