只有目標
先說明想達成的結果；Main 會整理缺少的專業與實際使用視角，不要求你事先列出所有利害關係人。
Agent 主導的規劃品質控制
在 Spec 與程式碼之前，先改善 Plan。
需要的視角，僅此而已。當你只有目標，或只有部分領域知識，並希望 AI Agent 主導設計時，Complex Enough 會在假設擴散到 Spec 與程式碼前先改善 Plan。你是老闆，Main 是會議主管。
1 · 適合情境與範圍
你需要的是可靠的 Plan，不是事先知道所有答案。
Complex Enough 適合 Agent 主導的產品與軟體規劃，特別是漏掉使用者後果、權威邊界、truth source 或交接，就可能扭曲後續所有產出的情境。
部分領域知識
你的視角會被保留並可檢視，同時由獨立觀點挑戰你可能不知道要追問的缺口。
有後果的交接
當狀態、權威、證據或責任跨越使用者、團隊、系統或實體交接時使用。
簡單、單一操作者且可局部回復的工作，應留在普通 session。選擇性 routing 本身就是產品能力。
2 · 與直接設計的差異
在單一視角變成 Plan 前，先加入品質閘門。
一般直接設計會由同一 Agent 依一個 working perspective 補足未知內容。Complex Enough 先判斷獨立視角是否可能實質改變結果。
一般 session
由一條路徑補齊缺口
目標或部分知識 → 單一 Agent 的假設 → Plan → Spec → Implementation。
Complex Enough
讓獨立視角挑戰缺口
目標或部分知識 → 選擇性 routing → 使用者確認的獨立視角 → 證據整合 → 確認後的 Plan。
穩定技術識別維持 orchestrate-multi-perspective-panel。Complex Enough 保留公開的 1.x contracts，同時讓會議形成過程可見、可調整。
01
選擇性 routing
Main 先檢查後果、交接、權限、證據、可逆性與 stale-state harm，再決定是否建立會議狀態。
02
檢視角色組合
你會先看到完整角色定義，並可接受、編輯、合併、拆分、移除或匯入角色定位文字。
03
整合證據
各觀點獨立執行，Main 依證據與權威裁決，而非投票，最後回傳一份可稽核結果。
3 · 後續延伸應用
看懂討論，也看懂決策為什麼成立。
目前 skills-only 版本已會回傳結構化公開證據與決策。規劃中的 GUI 會讓身為老闆的使用者，在最終 Plan 定版前更容易理解整段討論。
理解領域知識
查看公開主張、證據、衝突、後果與精簡決策理由，而不只看到最後答案。
定版前介入
向 Main 追問，或要求下一個重新確認的回合臨時加入、拆分一個視角。
維持推理界線
這是使用者學習，不是模型訓練或永久記憶；隱藏 chain-of-thought 與原始私人逐字稿仍不公開。
GUI 屬於 roadmap，不包含在目前 skills-only 1.1.0 版本。
方向性證據
在模糊假設向下游擴散前找出它。
Plan 會成為後續 Spec 與實作決策的輸入。Complex Enough 的設計目標，是在這些假設固化前，揭露使用者後果、權威邊界、交接與恢復缺口。
5.0%
完整六任務結果
六題全數保留後的相對平均規劃分數提升，包含刻意納入的簡單負向適用性案例。
12.5%
另一組 compact benchmark
獨立、聚焦的三任務 compact-panel 比較所觀察到的相對平均規劃分數提升。
120/120
目前 contract gate
26 個隔離案例的行為 assertions，經三位 fresh blind public-output graders 全數判定通過。
六任務評估內，多方狀態、權威或實體交接的較高 meeting-value 案例，平均分數差值為 +0.403/5；兩個較低 meeting-value 的正向案例為 +0.146/5，前者約為後者的 2.8 倍。這是描述性情境分層，不代表品質變成 2.8 倍。
這些是單一 model family、模擬 evaluator 的方向性規劃結果，不是 production outcome 保證；下游放大效果尚未直接量測。閱讀證據邊界與計算方式。