Clearailhc
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- ▌ Exploration Loop · clearailhc【探索方法学·证据升格】面向未知问题的通用探索循环：把问题写成可证伪假设 → 用最便宜的手段先筛 → 通过后才投入昂贵验证 → 每步产出落盘并写进 Plan 证据。适用：任何「还不知道答案」的问题——开题、根因排查、方案比选、机理探究。不适用：目标与做法都已明确的执行型任务。
- ▌ Literature Review · clearailhc bundle【文献综述·系统检索】按 PRISMA 思路做多库检索、主题综合与引用核验。适用：研究主题的系统性文献梳理、技术路线证据链。不适用：售前企业快研（用 domain-presearch）；单篇 DOI 查找（用 paper-lookup）。
- ▌ Process Presearch · clearailhc bundle【流程·深度预研】目标系统的流程路线、关键参数、实体追踪、推演场景与优化机会，来源可审计。适用：实验流程/业务流程/数据管线/自然过程等任意目标系统的机理与参数深度调研。不适用：领域背景快研（用 domain-presearch）；统计/数据验证（用 statistical-analysis）。
- ▌ Citation Management · clearailhc bundle【引用管理·BibTeX】检索论文元数据、DOI→BibTeX、校验与去重。适用：预研/综述报告文末引用统一、交付前引用准确性检查。不适用：全文综述撰写（用 literature-review）；一般网页来源（用 web_search sources 标注）。
- ▌ Statistical Analysis · clearailhc bundle【假设验证·统计检验】选择合适检验方法、检查前提、执行分析并产出可审计结论。适用：验证两组条件差异、相关性、回归关系、组间对比。不适用：首触未知数据文件（用 exploratory-data-analysis）；深度关联分析与诊断（用 data-analysis）。
- ▌ Hypothesis Generation · clearailhc bundle【假设形成·可证伪】从观察/文献/预研结论形成竞争假设与验证计划。适用：预研后需明确「待验证什么」、CM 分析中的可验证假设、根因候选排序。不适用：纯发散脑暴（用 scientific-brainstorming）；已有数据直接做统计检验（用 statistical-analysis）。
- ▌ Scientific Brainstorming · clearailhc bundle【调研早期·发散探索】行业/工艺切入点的结构化头脑风暴。适用：刚接触新行业或新客户、意图模糊、需识别调研方向与 AI 优化机会。不适用：已有明确 SOP 任务（用 domain-presearch）；已有观测待形成假设（用 hypothesis-generation）。
- ▌ Exploratory Data Analysis · clearailhc bundle【数据初探·首触文件】对数据文件做结构/质量/分布初探并产出 EDA 报告。适用：首次拿到 CSV/Excel/Parquet/JSON、需了解字段与缺失再决定下游分析。不适用：深度过程还原与机理关联（用 data-analysis）；观测/实验数据专项 QA（用 data-qa-analysis）。
- ▌ Scientific Critical Thinking · clearailhc bundle【调研·证据质量】评估研报、论文、环评、工艺手册等证据的可信度与偏倚。适用：交叉验证 web_search 结果、评级券商研报与学术来源、识别混杂与夸大结论。不适用：撰写正式同行评审（无此需求）；系统文献综述流程（用 literature-review）。
- ▌ Process Understanding Extraction · clearailhc bundle【流程理解·证据抽取】流程叙述定位、边界单元、单元级拓扑骨架（可审计摘录）。适用：对任意流程/系统资料（实验方案、方法论文、业务流程文档、操作规程）的理解与制图。不适用：领域/行业背景预研（用 domain-presearch）；下游数据 QA（用 data-qa-analysis）。
- ▌ Clearai Loop · clearailhcUse when working inside the ClearAI preset and you need the loop's contract rather than its prompt — how a claim becomes a fact (hypothesis → verification → observation → evaluation → evidence → fact), which tool is the only completion verb, what observation admission does and does not decide, who may write a verdict at each level (L0–L4), what "doer does not judge themselves" costs you, and what happens when a step fails admission. Load it before planning multi-step work, before declaring anything finished, or when a step keeps getting blocked.
- ▌ Paper Lookup · clearailhc bundle【论文检索·学术 API】通过 REST API 查 PubMed/arXiv/OpenAlex/Crossref 等学术库。适用：DOI/PMID 解析、论文元数据、引用关系、开放获取链接。不适用：行业快研与商业信息（用 web_search + domain-presearch）；完整综述流程（用 literature-review）。
- ▌ Web Artifact · clearailhc bundle【单文件网页制品】把数据渲染成一个自包含、能双击打开、可标注回传的网页，交给懂行的人挑错。 触发词：拓扑图、流程图、检查件、评审件、预览件、发给专家看、离线单文件、双击打开的 HTML、 可交互图表、annotations 反馈。 适用：内容由数据生成而非手写、要发给不在 Workbench 里的人、且没有活的可被驱动的状态。 典型是流程/空间拓扑确认、结构检查、参数对照、结论页。 不适用：有活状态就建 App（用 app-authoring 判断）；营销页与教学页； 从 PDF/会议记录做提取本身（那是 process-understanding-extraction 与 semantica 的事， 本技能只渲染提取结果）。
- ▌ Data Analysis · clearailhc bundle【数据·深度分析】数据生成过程还原、机理关联、领域知识提取与质量审计。适用：已了解数据结构后的深度分析。不适用：首次拿到未知数据文件（用 exploratory-data-analysis）；流程型系统专项 QA（用 data-qa-analysis）。
- ▌ Skill Creator · clearailhc bundle【元技能·创作工艺·触发词: 创建技能, 新建skill, 写skill, 改进技能, 优化skill, 沉淀SOP, 把流程做成技能, 让我以后能复用, 技能描述触发不准】把可复用经验结晶成一个好用的 Skill 的工艺指南。无论你是要从零创建新 Skill、改进已有 Skill、还是优化它的触发描述——动手写 clear/skills 下任何 SKILL.md 之前，都先加载本技能取工艺，确保描述是好触发器、结构精简、解释了 why。 不适用：写普通文档、README 或代码注释（那是内容工作，不是技能沉淀）； 一次性经验先落 memory，够通用了再回来沉淀成技能。
- ▌ What If Oracle · clearailhc bundle【情景推演·方案比选】多分支 What-If 分析（最好/最可能/最坏/二阶效应）。适用：实验方案变更、数据源替换、方法路线切换、资源投入决策前的情景压力测试。不适用：已有数据的统计验证（用 statistical-analysis）；深度关联与根因分析（用 data-analysis）。
- ▌ Chart Diagram QA · clearailhc【图表·视觉验收】matplotlib 落盘 lab/diagrams/ 后的 Chart QA 与 CJK 文字验收。适用：含中文标签的图表、信息图、PFD、截图 OCR。不适用：纯文本/代码文件（用 read）；结构化文档（用 read）。
- ▌ Data QA Analysis · clearailhc bundle【观测/实验数据·QA】数据源盘点、对齐、稳态/有效段筛选、代价与波动分析、最优区段与改进空间。适用：传感器时序、实验记录、公开数据集等观测/实验数据的质量核查与量化分析。不适用：无系统结构骨架（先用 process-understanding-extraction）；通用首触 EDA（用 exploratory-data-analysis）。
- ▌ Domain Presearch · clearailhc bundle【领域·背景预研】结构化的研究领域/问题域背景快研报告（领域画像、发展脉络、方法格局、开放问题、代表工作、趋势方向）。适用：进入新领域前的快速背景调研、选题切入分析。不适用：单一流程/系统的机理深度调研（用 process-presearch）；意图模糊的早期发散（用 scientific-brainstorming）；系统文献综述（用 literature-review）。