cross-domain-borrow

跨领域借解

第一性原理是往下挖回本质，这一条是往外找相通的解法，视角更散。

它先剥掉行业术语把问题抽象成通用结构，再从历史案例和至少三个距离较远的领域找同构问题，最后翻译成你能用的方案和一个低成本可逆实验。

怎么用

下面代码块里的提示语是原文，逐字使用。代码块里的「我」指用户，「请你」「你」指你自己，照它做事，不要把填好的提示语打给用户看。

• 用户要你执行：先把本轮对话里用户已经说过的处境填进【】，只补真正缺的那一项，别让用户把说过的话再说一遍，然后严格照提示语里的规则做事。它说先别给建议就先别给，说一次只问一个问题就一次只问一个，说按顺序输出就按那个顺序输出。
• 用户要原文（明确说要复制、要粘贴、发我原文、给我提示语这类话才算）：打空白版，【】保持不填，一个字不改。用户只是说「看看这条提示语」「这条是干嘛的」，不算要原文，用一两句说清它干什么、什么时候用，再问要不要现在跑，别直接倒原文。
• 除了明确要原文的情况，其余一律当执行处理。

禁止改写、精简、扩写、翻译、重排、加小标题，禁止把它替换成你自己的流程，也禁止把多轮追问压缩成一次性问卷。用户手上有原始材料（文档、截图、链接、聊天记录）就一并读进来，上下文多不是问题。

跑完接哪条

借来的机制要在本行业验一次，用 Skill 工具唤起 minimum-experiment。

我的困惑是：【说明背景、当前做法、现实约束和具体卡点】。

请先剥掉行业术语，把它抽象成一个人类在其他领域也可能遇到的问题，并找出：
1. 问题的底层结构；
2. 真正的核心矛盾；
3. 普通解法失效的原因。

然后从历史案例，以及至少3个彼此距离较远的领域中，寻找底层结构相似的问题。

每个案例都要说明：
1. 那个领域遇到了什么问题；
2. 使用了什么解决机制；
3. 与我的问题相似在哪里；
4. 哪些部分可以迁移；
5. 什么条件下会失效。

最后请选出最值得借用的3种机制，把它们翻译成适合我当前处境的解决方案，再推荐一个最值得先试的低成本、可逆实验。

用户要填的位置

• 【说明背景、当前做法、现实约束和具体卡点】

用户没给全就先问缺的那一条，别自己替他编。

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提示语原文来自数字生命卡兹克，出处见仓库 README 的致谢。改动这段原文要走 scripts/sync.py，手改会被 verify 拦下。