使用 taskctl research 工具进行假设驱动的研究推理。声明假设、收集证据、贝叶斯更新后验概率，最终收敛到可行动的结论。
做研究就像做科学：靠直觉（gut feeling）→ 大胆假设 → 小心求证 → 更新判断 → 收敛到结论。
你（机器人）只需要做两件事：
工具会自动帮你：
你不需要关心公式，只需要诚实地声明你发现了什么。
来自 Seed 论文的分子结构理论，不同来源的证据有不同的"键能"：
| bond_type | 比喻 | 权重 | 含义 | 什么时候用 |
|---|---|---|---|---|
deduction | 共价键 | ×1.0 | 逻辑推导、代码确认、测试验证 | 你读了代码/跑了测试，确定性很高 |
verification | 氢键 | ×0.7 | 回检校验、交叉引用、文档印证 |
| 你从文档/日志/第二来源确认了信息 |
exploration | 范德华力 | ×0.3 | 试探猜测、直觉推断、模式匹配 | 你有一个感觉，但还没确认 |
原则：强推导 > 交叉验证 > 弱猜测。exploration 的证据不管多少条都不会压过一条 deduction。
| posterior 范围 | verdict | 含义 |
|---|---|---|
| >= 0.7 | act | 足够确信，可以行动 |
| <= 0.3 | investigate | 信心不足，需要更多证据 |
| 有 supports 又有 conflicts | contested | 证据冲突，需要厘清 |
| 其他 | investigate | 中间地带，继续调查 |
遇到不确定的问题时，先下一个直觉判断：
# 我怀疑是内存泄漏（70% 确信）
taskctl research hypothesis add --id memory-leak --prior 0.7
# 也可能是连接池耗尽（40% 确信）
taskctl research hypothesis add --id pool-exhaustion --prior 0.4
# 完全不确定，五五开
taskctl research hypothesis add --id config-error --prior 0.5
每次你发现了新信息（读了代码、跑了测试、看了日志），立即声明：
# 读代码发现 buffer 没有释放 → 强力支持内存泄漏假设
taskctl research add \
--evidence-id e1 \
--conclusion-id memory-leak \
--relation supports \
--confidence 0.9 \
--bond deduction
# 日志显示内存曲线持续上升 → 交叉验证
taskctl research add \
--evidence-id e2 \
--conclusion-id memory-leak \
--relation supports \
--confidence 0.8 \
--bond verification
# 但连接池监控显示正常 → 反对连接池耗尽假设
taskctl research add \
--evidence-id e3 \
--conclusion-id pool-exhaustion \
--relation conflicts \
--confidence 0.85 \
--bond deduction
每次 add，工具自动输出更新后的 posterior 和 verdict：
{
"ok": true,
"evidence_id": "e1",
"conclusion_id": "memory-leak",
"posterior": 0.87,
"verdict": "act"
}
# 查看所有假设的后验概率
taskctl research hypothesis list
# 查看所有假设 + 证据详情
taskctl research list
# 聚合分析（带 verdict 排序）
taskctl research reduce
不要等到 100% 确定才声明假设。prior = 0.5 表示"完全不确定"，这也是一个合法的起点。工具的价值在于帮你从模糊到清晰。
这直接影响证据权重：
当某假设 posterior >= 0.7 且 verdict = act，说明证据链已经足够支撑行动。不需要继续无限收集证据。
如果 verdict = contested，不要继续无脑添加支持证据。先搞清楚矛盾的原因——可能假设本身需要细化。
| 操作 | 命令 |
|---|---|
| 声明假设 | taskctl research hypothesis add --id <ID> --prior <0.0~1.0> |
| 移除假设 | taskctl research hypothesis remove --id <ID> |
| 列出假设 | taskctl research hypothesis list |
| 添加证据 | taskctl research add --evidence-id <EID> --conclusion-id <HID> --relation <supports/conflicts> --confidence <0.0~1.0> --bond <deduction/verification/exploration> |
| 移除证据 | taskctl research remove --evidence-id <EID> |
| 列出全部 | taskctl research list |
| 聚合分析 | taskctl research reduce |
所有数据持久化在 --store 指定的 JSON 文件中（默认 ./taskctl-store.json），和 task DAG 共用同一个 store。
# 1. 直觉：可能是并发竞态
taskctl research hypothesis add --id race-condition --prior 0.6
# 2. 读代码发现没加锁 → 强支持
taskctl research add --evidence-id read-code --conclusion-id race-condition \
--relation supports --confidence 0.9 --bond deduction
# → posterior ≈ 0.87, verdict: act
# 3. 直接修复
# 1. 假设：应该用 WebSocket 而不是轮询
taskctl research hypothesis add --id use-websocket --prior 0.5
# 2. 性能测试显示轮询延迟太高 → 支持
taskctl research add --evidence-id perf-test --conclusion-id use-websocket \
--relation supports --confidence 0.8 --bond deduction
# 3. 但运维团队说 WS 难维护 → 反对
taskctl research add --evidence-id ops-concern --conclusion-id use-websocket \
--relation conflicts --confidence 0.6 --bond verification
# → verdict: contested → 需要进一步讨论
# 4. 找到轻量 WS 库解决运维痛点 → 支持
taskctl research add --evidence-id lightweight-lib --conclusion-id use-websocket \
--relation supports --confidence 0.7 --bond verification
# → posterior 回升, verdict: act
# 1. 假设：用户需要导出功能
taskctl research hypothesis add --id need-export --prior 0.5
# 2. 用户访谈中 3/5 提到了 → 支持
taskctl research add --evidence-id interview --conclusion-id need-export \
--relation supports --confidence 0.7 --bond verification
# 3. 竞品都有导出 → 弱支持（只是猜测市场需要）
taskctl research add --evidence-id competitor --conclusion-id need-export \
--relation supports --confidence 0.6 --bond exploration
# → exploration 权重低，不会主导判断