[Stable] 推理SKILL

想必用过grill-me的大部分人，都会觉得它还是很好用的。

我也觉得这个技能不错，于是开始不定期研究和收集一些相关资料。

首先拆解了grill-me技能，得出要素：
- Interview
- plan or design
- until
- shared understanding
- branch, tree

然后我想打造一个元认知技能，参考上面的要素。

reason-loop 包含了一套系统工程推理框架，而 grill-me 并不具备这些：
- 思维树（Tree of Thoughts）：将复杂问题解构，同时生成 2~4 条截然不同的路径，并基于可行性、风险和证伪成本进行修剪。
- 双重设计（Design Twice）：任何重要架构必须设计两套在结构、假设上本质相异的方案（例如：传统稳健派 vs. 颠覆创新派）进行并排对比。
- 多角色博弈（Collaborative Design）：AI 内部模拟怀疑论者（挑刺假设）、实用主义者（极简路径）、用户（使用痛点）、创新者（被忽略的方案）进行多角度博弈。
- 硬核反思（Challenge Answer）：拒绝万能套话（如 "It depends"），要求参数化的验证和具体收益证明，从最强的反向观点攻击已有结论。

以上的改造工作，都建立在巨人的肩膀上，所以在这里免费分享出来。

近期改动：
- 移除了脚本版。
  新模型的推理能力越来越好，下次迭代能写出更好的验证命令并运行。经过考虑，用固定的旧脚本反而拖垮模型上限。
  另外各种模型和代理工具的上下文压力优化也越来越好。
  如果自己有需求，就让最前沿的AI模型来建最适合自己的脚本。
- 至少修复了20个矛盾/错误。
- 加入更多示例。仿照 Opus 5.5 推理轨迹。加入目录和资料引用。
- 加入Evidence Provenance and Acceptance章节。新增四组规则：证据血缘、来源状态、预注册验收、验收边界。
- 最新发现，模型和代理工具的上下文压力还有优化空间。决定要抛弃单文件版，不更新（已经超过500行上限，不符合现在业界标准）。
- 脚本版仍然不考虑。现在计划是：SKILL.md + references 引用文档。这样做会节省上下文，但问题在于模型如何读引用文档。
- 个人认为：少读文档的风险 < 一次性塞大量规则的风险。而少读文档的风险可以被解决：模型回过头注意到，或你提示要积极读 references 引用文档。
- 至少修复了6个问题。

都是Grok + Claude Code：

换模型和开发环境：

预览：

# Reason Loop

## Table of Contents

- [Workflow](#workflow)
- [Baseline](#baseline)
- [Uncertainty Threshold](#uncertainty-threshold)
- [Move Selection](#move-selection)
- [Planner Loop](#planner-loop)
- [End Condition](#end-condition)
- [Checklist](#checklist)
- [On-demand references](#on-demand-references)
- [References and Scope](#references-and-scope)