大多数人用 Claude Code 的方式是：提问 → 等答案 → 复制粘贴。
这没问题，但会遇到天花板：当任务变复杂，你不知道为什么 Claude 输出质量忽高忽低，也不知道怎么系统地调优。
跨学科思维模型解决的是这个问题。
举个例子：把 Prompt 调优理解成"模拟退火"（物理学中的金属退火过程）：
- 高温阶段（探索期）：允许 Claude 发散，不要过早约束
- 降温阶段（收敛期）：逐步加入约束，把输出锁定到目标范围
- 最终状态：找到全局最优，而不是局部最优
这个框架让你对 Prompt 调优有了可预期的操作路径，而不是靠运气。
后续会陆续发布 9 个这样的模型，覆盖：任务拆解、质量反馈、系统设计、架构决策。