Decision Clarity 是一个面向复杂、模糊、高价值问题的推理技能，目标是把含糊的问题转化为更清晰的决策。它按实用顺序组合三种推理模式：苏格拉底式提问以澄清真正议题，第一性原理思考以把问题还原为事实与约束，奥卡姆式简化以去除不必要的复杂度。其核心目标是产出能识别真正问题、暴露隐藏假设、把问题还原为事实/约束/因果结构、按复杂度与假设负担比较选项、去除虚假复杂度，并以明确建议、下一步或测试收尾的答案。
适用场景包括创业与商业决策、产品与 MVP 决策、内容与创作者工作流设计、运营与流程简化、存在多个可行选项的战略问题、因困惑或自我辩护而失真的个人决策，以及论证与推理审计。不适合简单事实查询、纯机械执行任务、显而易见的低风险选择，或用户明确只要常规指导而不要重新框定的情况。
工作流按最小有用路径路由：问题模糊或框架不佳时用 Clarify；需要拆解为事实、约束与机制时用 Deconstruct；解释、步骤、功能或部件过多时用 Simplify；需要建议、决策规则、优先级或测试时用 Decide。非平凡问题按 Clarify→Deconstruct→Simplify→Decide 完整顺序执行，简单问题可压缩但保留逻辑。
响应模式分三档：模式 A 快速重构，用于“我漏了什么”“我是不是想复杂了”等短问题，输出真正议题、隐藏假设、主要约束、更简单结论、下一步；模式 B 结构化决策分析，用于创业、产品、内容、运营与战略决策，输出真正目标、假设、基本事实、硬约束、软约束、更简单选项、建议、首个测试或下一步；模式 C 推理审计，用于审视可能薄弱或过度构建的论证，输出真正问题、薄弱假设、缺失证据或矛盾、更简单解释或设计、精炼判断。
推理规则要求：先澄清再解决，避免把错误问题解决得很好；显式暴露假设；把问题还原为事实与约束，偏好机制而非叙事；区分硬约束（物理、法律、技术边界、固定预算、不可移动截止日期）与软约束（行业惯例、遗留流程、默认工具、组织边界、审美预期等），不得把软约束当作不可变；比较选项时偏好假设负担更低者，但简化不能删除现实；始终以建议、决策规则、优先级、最小有用实验或第一步收尾。信息不完整时不停滞，而是指出关键歧义、列出最可能解释、显式做出最小必要假设、按当前最佳解释推进，并说明哪个事实最可能改变建议。
技能还提供领域参考文件，仅在有用时读取：references/business.md（创业、定价、增长、分发、战略）、references/product.md（MVP、功能决策、引导、用户任务、范围）、references/content.md（教程、创作者工作流、内容质量、生产系统）、references/operations.md（SOP、审批、交接、流程简化）、references/trigger-questions.md、references/output-patterns.md、references/examples.md、references/anti-patterns.md。质量要求是答案能识别真正决策、暴露隐藏假设、区分事实与惯性、减少不必要复杂度、保持充分性，并让用户获得更清晰的下一步。具体安装命令与平台支持信息暂未提供。