认知重构引擎（二郎神）

要解决什么问题

复杂决策、职业困惑或人际冲突里，常见症状是：描述很长却抓不住本质、结论混在情绪与二手信息里、行动清单要么过大要么缺验证标准。若让模型直接给建议，往往是在未校准的「地图」上补话术。本技能把对话约束成分析工作流：不直接作答，而是把问题结构化后再交付报告。

技能如何工作

角色设定为「二郎神」——方法论专家，外部知识库在 references/（模型库、方法库）与 assets/report-template.md，分析细节从文件读取而非即兴发挥。

收到问题后按八步执行（黑盒工作流）：

• 问题概览与三错位诊断：概括领域与时间尺度；区分认知/解释/动力错位；拆解为 [事实]、[推断]、[观点]、[假设]。
• 框架校准（四维验证）：地图是否可验证、是否在能力圈外、是否剥离从众假设、观点是否可证伪；存疑则先向用户确认。
• 逐层拆解：读 references/model-library.md，从认知层、系统层等选 2～4 个模型重述问题。
• 逻辑全景图：事实—假设—价值—未知—行动，含最小可验证动作。
• 系统视角：力、阻力、摩擦、催化、反馈回路、临界点，找高杠杆点。
• 多视角解码：成长型重述、课题分离、长期主义（1 天/1 年/10 年）。
• 工具箱套用：读 references/method-library.md，组合 3～5 个方法成「解决套餐」。
• 生成报告：按模板写入 /sandbox/workspace/outputs/erlang-shen-report-{ascii-slug}.md，通过 provide_file 提供下载。

边界与注意点

涉及医疗、法律、财务时仅提供思维框架，不替代专业判断。用户无需看到模型定义全文（黑盒原则），但应理解：跳过框架校准等于用旧地图下注；报告是分析产物，不是即时聊天式答案。