用途：解决因选项模糊、分歧隐藏变量未命名、结果打分尺度不一致而停滞的决策。强调先完整定义问题再计算，避免优化错误设定的问题。
主要能力：列出至少三个行动（必须包含“什么都不做”，并拆出可逆部分，最多五个）；写出2到4个互斥且穷尽的隐藏状态；用参考类、历史次数或伪计数给出先验，禁止0或1；在同一尺度（通常为期末现金结余）上为每个行动-状态对打分；按风险选择线性或对数效用；运行计算器得出赢家、第二名优势与确定性等值；执行五项偏差检查；按模板写出决策记录和2至5个带日期的概率预测。
使用方式：将决策表写成 examples/meu.json 形状的 JSON 文件，然后运行：node scripts/calc.js meu decision.json --utility log。参考文件包括 references/bias-checks.md、references/decision-record.md、references/utility-curves.md、references/decision-networks.md。相关技能有 valuing-information、stress-testing-plans、planning-horizons、learning-from-outcomes。
适用场景：商业或团队决策、需要明确先验与可评分预测的场合、存在“什么都不做”基线或可逆选项的决策。
限制：资料未提供具体安装步骤、许可、定价或平台要求；概率必须合计为1，否则计算器拒绝；对数效用要求正数值；灾难性分支的行动应移出表格或先限制下行风险；效用仅定义到正仿射变换，不能跨决策比较。