用途：当变量可能通过循环反馈回自身（增长带动增长、解法再造出问题、缓解约束又重新吸引负荷），而线性叙述无法解释为何持续加速、停滞或超调欠调时，用本技能闭合回路并标注符号，得到可检验的结构，再讨论杠杆或干预。
主要能力：列出可升可降的变量（用户、营销支出、产能、缺陷率、士气等，而非事件）；沿链条前行，检查是否回到起点，闭合则为回路，未闭合则标为开放（线性）并搁置，不强行闭合；为每条 A→B 链路赋极性（+ 同向，- 反向）；将回路各链路符号相乘，偶数个负号为增强（R，放大），奇数个负号为平衡（B，抵消，若有延迟则振荡），并命名编号 R1、B1；标注存在延迟的链路；读出当前主导回路及由此产生的动态（R 主导为螺旋，B 主导为趋近目标，带延迟的 B 为振荡）；诚实记录未闭合部分。
使用方式：按 references/TEMPLATE.md 模板输出有符号回路图（R/B 回路清单、链路极性、行为读解），交付物是图而非散文。
不适用：单一存量无回路用 think-stocks-and-flows-reasoning；只需指出反馈作为结构层用 think-iceberg-model；单向无回路后果树用 think-futures-wheel；结构确实开环线性时，应说明未发现闭合回路，不得虚构回路。教学式系统思维、寻找杠杆点、整体系统映射不在范围内。
限制：证据为人类受试，未经 AI 智能体验证；CLD 存在主观性与不可复现性问题；本技能只外化并标注结构，不预测系统行为。