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Rust 问题需三层并行元认知分析时使用：从语言机制…

当遇到 Rust 错误、并发共享、配置优先级等需要同时考虑语言机制、设计模式和业务领域约束的问题时，用三层并行分析并综合出领域正确的架构方案。

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GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 38/100 ×0.15

适用场景

Rust 问题需三层并行元认知分析时使用特定

解决思路

通过 `/meta-parallel <rust_question>` 调用技能，例如 `/meta-parallel 我的交易系统报 E0382 错误，应该用 clone 吗？`。
检测执行模式：先尝试读取 `../../agents/layer1-analyzer.md`、`../../agents/layer2-analyzer.md`、`../../agents/layer3-analyzer.md`，根据这三个文件是否都存在决定走 Agent 模式还是 Inline 模式。
当三个 layer analyzer 文件都存在时，使用 Agent 模式（Plugin Install）并行执行。
Agent 模式 Step 1：解析用户查询，从 `$ARGUMENTS` 提取原始问题、代码片段、领域提示（trading、web、embedded 等）。
Agent 模式 Step 2：在单条消息中同时启动三个 Task，以启用并行执行；每个 Task 读取对应 agent 文件内容，并在 prompt 后附加 `## User Query` 和 `$ARGUMENTS`。
Agent 模式 Step 2 细节：三个 Task 分别使用 `subagent_type: "general-purpose"`、`run_in_background: true`，prompt 为 `../../agents/layer1-analyzer.md` 等对应文件内容 + `"\n\n## User Query\n" + $ARGUMENTS`。
Agent 模式 Step 3：等待三个 agents 全部完成，收集每个 agent 返回的结构化分析结果。
Agent 模式 Step 4：拿到全部三个结果后，在主上下文中执行跨层综合，按输出模板生成最终结论。
当三个 layer analyzer 文件不存在时，使用 Inline 模式（Skills-only Install）顺序执行。
Inline 模式 Step 1：解析用户查询，同 Agent 模式，从 `$ARGUMENTS` 提取原始问题、代码片段、领域提示。
Inline 模式 Step 2：执行 Layer 1 语言机制分析，输出：错误/模式识别（错误码 E0XXX、pattern ownership/borrowing/lifetime 等）、根因（用 Rust ownership model 解释）、语言级解决方案列表、置信度 HIGH/MEDIUM/LOW 与理由；聚焦所有权规则（move、copy、borrow）、生命周期标注、借用规则（共享 vs 可变）、错误码含义。
Inline 模式 Step 3：执行 Layer 2 设计选择分析，输出：设计模式上下文（当前方法、问题）、设计替代方案表格（Pattern/Pros/Cons/When to Use）、推荐模式与理由、置信度与理由；聚焦智能指针选择（Box、Rc、Arc）、内部可变性模式（Cell、RefCell、Mutex）、所有权转移 vs 共享、克隆 vs 引用。
Inline 模式 Step 4：执行 Layer 3 领域约束分析，输出：识别领域（trading/fintech、web、CLI、embedded 等）、领域特定需求 checklist（性能、安全、并发、可审计性等）、领域最佳实践列表、解决方案约束（MUST/SHOULD/AVOID）、置信度与理由；聚焦行业要求（FinTech 法规、web 可扩展性等）、性能约束、安全与正确性要求、领域常见模式。
Inline 模式 Step 5：执行跨层综合，输出 Layer Results Summary 表格（L1/L2/L3 关键发现与置信度）；Cross-Layer Reasoning（L3→L2、L2→L1、L1←L3）；Synthesized Recommendation（问题重述、领域正确的架构方案、理由：领域要求→设计模式→机制）；Confidence Assessment（整体置信度、限制因素是哪一层置信度最低）。
两种模式都按相同输出格式生成：`# Three-Layer Meta-Cognition Analysis`，包含 Query、Layer 1、Layer 2、Layer 3、Cross-Layer Synthesis。
在 Cross-Layer Synthesis 中输出 Reasoning Chain：`L3 Domain: [Constraint] ↓ implies L2 Design: [Pattern] ↓ implemented via L1 Mechanism: [Feature]`。
在 Final Recommendation 中输出 Do、Don't、Code Pattern（Rust 推荐实现代码）。
在输出页脚标注 `meta-cognition-parallel v0.2.0 (experimental)`。
错误处理：若 agent files not found，使用 inline mode（sequential）。
错误处理：若 agent timeout，等待更久或使用 inline mode。
错误处理：若 layer result incomplete，用 inline analysis 补齐。
用测试场景验证：`/meta-parallel 交易系统报 E0382，trade record 被 move 了` 期望 L3 识别 FinTech 约束→L2 建议共享不可变→L1 推荐 `Arc<T>`。
用测试场景验证：`/meta-parallel Web API 中多个 handler 需要共享数据库连接池` 期望 L3 识别 Web 约束→L2 建议连接池→L1 推荐 `Arc<Pool>`。
用测试场景验证：`/meta-parallel CLI 工具如何处理配置文件和命令行参数的优先级` 期望 L3 识别 CLI 约束→L2 建议配置优先级模式→L1 推荐 builder pattern。
记录并反馈实验性问题与改进建议，以改进三层分析方法。

适用边界 · 注意事项

简单单层问题不要用：它比简单单层分析延迟更高，且三层分析可能过度。
无法安装 plugin 或无法启动子代理时，不要用 Agent 模式；可改用 Inline 模式。
结果结构不完整或质量不可靠时，不要依赖跨层综合结论；需用 inline analysis 补齐或人工校验。