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一套完整的海龟汤（情境猜谜 / lateral thinking puzzle）创作框架——从灵感到成品，每一步都有闸门。
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海龟汤不是把完整故事藏起来让玩家猜；它是让玩家沿题内证据、已确认事实与可观察反馈，逐步替换自己的错误框架，最终抵达唯一真相。
这套方法论解决的核心问题：如何设计一锅"玩家能靠推理走出去、而不是靠主持人放水"的汤。
| 阶段 | 做什么 | 谁主导 |
|---|---|---|
| 一、立项 | 这个胚值得做吗？七道资格闸门 | 你和 AI 协作 |
| 二、制汤 | 从胚长成完整的汤（P/T 模型→变量→解题链→汤面汤底→主持人手册） | AI 独立施工 |
| 三、复验 | 成品有没有漏底？玩家能不能靠推理走出去？ | AI 独立核验 |
| 四、修复或回炉 | 反馈来了——局部修还是退回立项重来？ | 你和 AI 协作 |
如果你是创作者，从 SKILL.md 开始——那是总入口，会根据你的任务（新写/打磨/修汤）路由到对应模块。
核心模块速览：
- 01-embryo-gate.md — 七道胚资格闸门：这个胚能站住吗？
- 01-creation-core.md — 制汤核心：P-T-R 模型、约束点、双读审计
- 02-solution-chain-card.md — 解题链：玩家怎么靠推理走出去
- 06-post-gates.md — 五步放行关：结构→变量→路径→对抗→运行
- 07-output-templates.md — TXT/JSON 输出模板
- 原子双读：同一个情境，无辜读法下完全透明，汤底读法下完全成立
- 知识供给（零外部知识）：承重事实的推理前提只有两个合法来源——玩家自带的常识，或题内线索；冷门知识必须给题内触发源，也不能把答案直接写在汤面
- 落脚点（猜的起跳点 vs 猜的目标）：玩家靠题内起跳点获得"猜的资格"，目标答案藏深层、由主持人确认；穷举 = 无起跳点乱猜，≠ 靠主持人确认
- 诚实回答：主持人不能用回避来维持难度
适用于各类海龟汤：事件汤、感官汤、文档汤、拼图汤、机制汤，及其组合。覆盖单拍到多层长篇。