用途：把以百分比表述的条件概率问题改写为具体人群上的自然频数，使正确后验概率几乎一目了然，主要用于解读检测或筛查结果（医疗、欺诈、安全、线索评分、A/B测试）以及回答“给定阳性信号，事情为真的实际概率是多少”。
主要能力：先精确界定所问后验概率（通常为P(条件|阳性信号)），与易混淆的P(阳性|条件)区分；收集真实输入（基础率、真阳性率、假阳性率）；在具体人群上构建频数树；以后验=真阳性/全部阳性计算并直白陈述；指出常见错误直觉（基础率忽视）；按references/TEMPLATE.md输出频数分解、后验与通俗含义，而非仅一个百分比。
使用方式：按技能说明的步骤执行，输出遵循references/TEMPLATE.md模板，示例见references/EXAMPLE.md。
适用场景：解读检测或筛查结果、任何“给定阳性信号，实际为真的概率”问题、向他人传达风险以免过度解读阳性结果。
限制：基础率与命中率必须真实；格式只让正确推理变得可行，不会凭空生成输入。缺少真实输入率时不应使用，也不适用于无条件的概率结构问题、一般项目预测（应使用参考类预测）或只需单点估计且基础率结构无关的情形。若任一输入未知，应说明并停止，或明确标注为示意性估计，不得编造数字。证据来自人类推理研究（Gigerenzer & Hoffrage 1995；Sedlmeier & Gigerenzer 2001），迁移至AI使用，未经AI验证。