用途：面向难以定位的缺陷与性能回归，提供一套分阶段的诊断纪律，仅在明确说明理由时才可跳过阶段。触发场景为用户要求诊断、调试，或报告功能损坏、抛错、失败、变慢。
主要能力与流程：探索代码库时先读 GLOSSARY.md（若存在）以建立模块心智模型，并查看相关区域的 ADR。阶段一建立反馈回路，这是核心，其余步骤相对机械；可用失败测试、curl/HTTP 脚本、CLI 夹具对比、无头浏览器脚本、回放抓取轨迹、一次性最小化 harness、属性/模糊循环、二分 harness、差分循环，最后才用人工介入脚本 scripts/hitl-loop.template.sh。回路需可红、确定、快速、可无人运行。阶段二复现并最小化，确认失败模式与用户描述一致。阶段三提出 3–5 个可证伪的排序假设，并向用户展示。阶段四按假设做定向插桩，一次只改一个变量，调试日志加唯一前缀如 [DEBUG-a4f2]。性能分支先建立基线测量再二分。阶段五先写回归测试再修复，需存在正确接缝，否则记录该发现。阶段六清理：原复现不再出现、回归测试通过、移除全部调试插桩、删除一次性原型，并在提交信息中写明最终正确的假设。
限制与注意：展示命令、输出与抓取物前必须脱敏，用 <REDACTED> 替换密钥，凭据通过环境变量传入，只引用含信号的日志行；若脱敏后不足以诊断，应说明并询问用户。非确定性缺陷目标是提高复现率而非干净复现。若确实无法建立回路，应停止并列出尝试，向用户索取环境访问、脱敏抓取物或临时生产插桩许可，不得在无回路时直接假设。资料未提供具体安装命令、收费与平台信息。