用途：detect-diminishing-returns 是一个分析类技能，用于识别进一步投入是否只能带来很少的新收获。资料给出的说明是“Detect when further effort yields little gain（检测进一步努力何时收益甚微）”。
主要能力（按资料步骤）：
- 追踪模式出现：记录每个主题首次出现的时间，判断后续例子是带来新维度还是仅重复已知内容。
- 检验预测能力：预测下一次观察会揭示什么，再检查准确度，观察模型是能预判现实还是不断遇到意外。
- 衡量主题稳定性：把早期主题定义与当前定义对比，判断核心洞见是否成立，还是新数据持续重塑它们。
- 统计新信息：追踪“确认性例子”与“真正新例子”的比例，判断新意何时趋近于零。
- 检查边界条件：主动探索边缘案例，看已有模式能否解释它们，还是暴露出需要进一步调查的缺口。
- 宣布收敛：说明哪些内容已经稳定、综合判断支持何种置信水平、进一步探索还能增加多少边际价值。
使用方式：资料只给出上述步骤，未提供具体命令、安装方式、接口或代码示例。
适用场景：可用于研究、调查、信息收集或分析工作中，判断某个主题或模型是否已经饱和、是否值得继续投入时间。
限制：资料未说明支持平台、输入输出格式、自动化程度、费用或性能表现。使用时需自行提供待分析的数据或观察记录，并逐步按上述流程执行；结论的可靠性取决于所收集材料的质量与数量。