用途：解决路线图规划中的两类错误——规划深度超过决策所需，以及折现率未显式写出。核心原则是滚动时域规划：规划到深度d，只执行第一步，然后重新规划；计划不是承诺，只是选择下一步动作的依据。
工作流分五步：1）用可辩护的半衰期设定折现因子，运行 node scripts/calc.js discount --half-life 6，报告有效时域（1/(1-gamma)）及1、3、6、12、24期收益权重；半衰期取决于资金跑道而非性情。2）找出额外规划不再改变第一步的深度，运行 node scripts/calc.js horizon depths.json（输入格式示例 examples/horizon.json）。3）按乐观上限与实际下限剪枝待办，运行 node scripts/calc.js prune backlog.json（输入格式示例 examples/prune.json），低于最佳已实现下限的项可直接放弃。4）替换前先评估现有计划的实际价值，避免拿乐观新计划对比悲观记忆。5）只承诺第一步，并设定重新规划触发条件（观察指标+阈值+持续时间，而非日期）。
输出模板包含折现因子、规划深度、剪枝后待办、现有计划评估、承诺五部分。另有参考文档 references/receding-horizon.md 与 references/search-strategies.md，相关技能包括 framing-decisions、allocating-effort、stress-testing-plans、valuing-information。
限制与注意：更深的规划不等于更好，超过平坦点只增加成本与虚假控制感；浅规划加频繁重规划常优于深规划；开环计划（如12个月甘特图）假设无新信息；折现并非缺乏耐心；不要把概率加权与生存折现重复计算；上限必须是乐观上限而非期望值，否则会错误剪掉本可胜出的项。