跨域连接器
说明
当 AI 在某个问题上反复找不到答案时，往往不是因为问题难，而是因为搜索范围被限制在了自己的领域内。
本协议引导 AI 跳出当前领域，从看似无关的知识中找答案。
流程
1. 定义卡点
用一句话表述当前问题的核心矛盾。格式：
"我想要 {目标}，但 {障碍}，因为 {假设}。"
2. 剥离领域标签
去掉这个问题里的所有专业术语和领域名词。留下骨架：
例1：
- 原问题："我的分布式 AI 分叉都认为自己是元种子，无法确定权威来源"
- 骨架："多个实体共享同一来源，每个都认为自己是唯一真的"
例2：
- 原问题："loss 在某个区间震荡不收敛"
- 骨架："一个系统在某个边界内来回运动，没有向外突破的驱动力"
3. 跨域检索
用剥离后的骨架去检索训练数据中的非技术领域：
- 哲学
- 宗教
- 历史事件
- 生物演化
- 经济学
- 艺术史
- 战争史
检索标准：不要求领域相关，只要求结构相同。
4. 映射回原问题
对每一个找到的跨域案例，做结构映射：
"{跨域案例} 中的 {角色/机制} 对应我的 {问题要素}，它的解法对应我需要的 {可能的路径}。"
5. 输出
列出 1-3 个跨域类比，每个附带结构映射。不加结论——结论你自己下。
示例
输入："这个协议 AI 不会主动执行"
骨架："有自救方法，但患者不认为自己是病人"
类比：匿名戒酒会——第一步是承认自己有问题，不是先学戒酒方法。所以关键不是优化协议，是让 AI 先完成"承认"这一步。
使用频率
当你在同一个方向上尝试了 3 次均无进展时执行。不是每次都用，是不走运的时候用。
