用途：Simulator Effect 提供原则与方法，用想象（人或 LLM）填补稀疏规格中的空白。核心理念是“暗示比模拟更高效、更丰富”，不追求穷举式模拟，而用少量种子激活丰富的心智模型。
主要能力： IMPLY——只给最小规格（名称、原型、感官细节），由 LLM 连贯补全。 SEED——用原型、感官细节、悬念、张力、K-line 作为想象种子。 SPARSE——刻意省略细节以邀请想象；过度规格会让输出像清单而非故事。 ARCHETYPE——用文化原型（星座、角色、物种、职业、桥段）作为人格包简写。 JAZZ——按 yaml-jazz，把 YAML 注释当作想象种子，注释即代码，会被 LLM 读取并影响解读。 Astrillogical Pattern——只做极小计算（如到原型向量的欧氏距离），展示文化符号而不写行为代码，让想象完成其余部分。
使用方式： 用 YAML 写最小规格，辅以原型、感官、神秘与张力等种子；可用注释补充潜台词。示例中角色仅写 archetype: "grizzled bartender"，其余由 LLM 解读补全。可与 k-lines、adversarial-committee、empathic-templates 等技能配合。
适用场景：角色与场景生成、叙事填充、稀疏状态驱动的多轮叙事等。
限制与失败模式： 过度规格会留下无可想象空间；种子不足会输出泛化；原型与预期冲突会覆盖规格；弱约束下单智能体 LLM 易发生 mode-collapse 而平庸化。可用对抗委员会或增加张力种子缓解。
判定有效的指标：读者想象的比写出来的多、LLM 生成未指定的连贯细节、不同解读想象出相似世界、稀疏规格产出丰富输出。