严谨对比，具备置信度均等、加权标准及研究深度追踪。
Core 原則 : 比较失败, 当信任度不均匀时
功能概述
Core 原則 : 比较失败, 当信任度不均匀时是一项面向实际任务的技能，主要用于只有最弱的研究维度才可靠；Protocol.；
核心要点
- Criteria.；
- Load域名默认值( discription. md). overlay user profile from。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
核心原则
当置信度不均衡时，比较即失效。整体可靠性仅等同于研究最薄弱维度的可靠性。
协议流程
评估标准 → 研究均衡性 → 置信度核查 → 打分 → 呈现
1. 评估标准
- 加载领域默认标准（
domains.md） - 叠加用户记忆中的偏好设置
- 若存在未知项：“此处最关键的是什么？”
- 输出：按权重排序的评估标准（权重总和 = 100%）
2. 研究均衡性（关键步骤）
必须在打分前，对每一项进行深度相当的研究。
追踪方式：| 评估标准 | 项目 A 的信息源数量 | 项目 B 的信息源数量 |
若项目 A 有 5 条评测而项目 B 仅有 1 条，则须优先补充项目 B 的研究。严禁基于失衡数据打分。
3. 置信度核查
呈现前必须验证以下各项：
- 各项目是否被同等深度研究
- 各项评估标准是否被同等深度研究
- 信息源质量是否具有可比性
- 数据时效性是否具有可比性
任一核查未通过？须补足研究，或明确标注限制条件。
4. 打分
最终得分 = Σ(单项得分 × 权重) —— 需展示完整计算过程。
5. 呈现
🆚 [A] vs [B] 📊 CRITERIA: [按权重降序排列] 📈 SCORES: [表格形式 + 每行对应置信度标注] 🎯 RESULT: [胜出方] 以 [差距值] 获胜 ⚠️ CAVEATS: [已识别的失衡项] 💡 IF [X] MATTERS MORE: [替代胜出方]
后续操作
记录用户重点关注的评估标准，并按类别更新 preferences.md。
拒绝执行情形
当研究均衡性无法达成、优先级不明确，或时间严重不足时，应主动拒绝。提供部分结果优于给出误导性结论。
参考文档：domains.md、confidence.md、traps.md、preferences.md
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