多领域或高风险问题中单一模型有实质盲点时…

适用于一个问题跨领域、风险高，且单一心智模型会留下实质盲点，需要互补模型提供独立检查而非确认同一结论的场景。

适用场景

解决思路

1. 核心规则：仅当每个模型回答不同的、已命名的问题时才组合；最多用三个模型；应用前先命名冲突规则；最后只综合一次。
2. 写下决策问题，陈述未知与差距。若一个模型已经覆盖该问题，停止并使用该模型；否则明确命名具体盲点，例如「未检查失效模式」「未知被替代选项」。
3. 选择 2–3 个具有不同角色的模型；为每个模型记录 model id、角色（narrow / decide / stress / cost / …）以及它回答的唯一问题。
4. 去掉任何只是把另一个模型重新措辞一遍的模型；除非需要独立的并发检查，否则优先采用顺序流水线（narrow → stress → decide），而非并行。
5. 应用前锁定模型关系与冲突规则；模式选择 sequential、parallel、nested（macro→meso→micro）或 adversarial（for/against）。
6. 预先声明打破平局规则，例如可逆性类别、证据强度、毁灭性约束、主要决策负责人；不兼容的世界观要按顺序或对抗方式运行，绝不能混合。
7. 仅按每个模型的角色完整应用它，不要越界替代其他模型。
8. 为每个模型捕获一个关键洞察，以及只有该模型揭示的内容；不要重新运行没有增加新洞察的模型。
9. 只综合一次；记录收敛点、分歧点、冲突规则如何解决分歧，以及一个带有剩余不确定性的组合建议。
10. 当建议已经可供决策，或进一步模型只会再次确认时停止。
11. 按以下结构记录输出：problem（决策问题）、gap（支持组合的具体盲点）、pattern（sequential | parallel | nested | adversarial）、models 列表（每项含 id、role、unique_question、insight）、conflict_rule（预声明打破平局规则）、convergence（模型一致处）、divergence（冲突处与解决方式）、recommendation（单个决策就绪答案）、stop_reason（gap_closed | single_model_suffices | budget）。
12. 证伪/停止：仅当移除某个模型不会改变建议、支持证据、置信度、剩余风险或缓解措施时，才移除该模型；然后用更少模型重新综合。
13. 如果没有预声明的冲突规则且模型相互分歧，不要取平均；选择一个主模型，或停止并重新路由。
14. 过度应用防护：绝不超过三个模型。
15. 绝不要为了「全面性表演」而添加模型。
16. 如果第一个足够的单一模型已经关闭差距，那么组合对这个任务就是错误做法。

适用边界 · 注意事项

• 当单一目录技能已完全回答未知，或任务是例行、局部、完全可逆且多视角成本大于收益时，不要组合。
• 当你无法说明每个额外模型回答什么独特问题，或机制近乎重复（例如两个诊断技能问同一个因果问题）时，不要组合。
• 当时间预算无法支持真正的综合时，不要组合；宁可采用一个诚实的模型，也不要矛盾的部分。