ontology-thinking

用于将混乱的业务或领域转化为AI可理解、可执行的结构化模型。 触发场景（满足任一即调用）： 1. 用户提出“为我的业务构建本体/对象模型”“如何应用Palantir方法论”“本体如何落地”等需求； 2. 用户希望AI Agent接管某个业务闭环，但Agent“了解制度却不清楚当前状态”； 3. 用户正在进行数据治理、知识图谱或语义层建设，但项目规模不断扩大，迟迟无法体现价值； 4. 用户需要向他人深入讲解本体或抽象方法论，但难以讲出深度； 5. 用户表示“数据已整理完毕，但AI仍无法有效使用”。 不适用于：物理/工程领域建模（如工艺约束、功能安全等需基于第一性原理的物理模型，而非决策本体）；纯学术本体工程（如OWL/SHACL推理）；替代具体平台的操作手册。

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