feat: strengthen claude-md-progressive-disclosurer anti-deletion safeguards (v1.2.0)

- Add "move as-is, no compression" iron rule to prevent info loss during Level 2 migration
- Add anti-patterns 6 (compression during move) and 7 (disguising loss as "intentional deletion")
- Enhance Step 5 verification with 3 sub-checks: file existence, content completeness, no line counting
- Ban `wc -l` and line count mentions throughout the workflow
- Add real-world case studies 8 and 9 to principles reference
- Bump skill version to 1.2.0, marketplace to 1.32.1

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

claude-md-progressive-disclosurer/references/progressive_disclosure_principles.md

@@ -244,3 +244,76 @@ LLM 注意力呈 U 型分布：开头和末尾强，中间弱。只放中间会
 
 ### 教训
 **行数少不代表更好，行数多不代表更差。真正的标准是信息效率、可读性、可维护性。**
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+---
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+## 案例 8：移动时压缩导致信息丢失（真实事故，2026-02-14）
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+### 背景
+一个 2503 行的 CLAUDE.md 需要优化。使用本 skill 的渐进式披露方法，创建了 6 个 Level 2 reference 文件。
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+### 错误做法
+在移动内容到 Level 2 文件时，LLM "顺便精简"了内容：
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+| 原始章节 | 原始内容 | Level 2 中保留 | 丢失 |
+|---------|---------|---------------|------|
+| Git 工作流 SOP | 560 行（含脚本源码、决策树） | 342 行 | 218 行 |
+| Feature docs | ~400 行（含 case study） | 300 行 | ~100 行 |
+| Namespace SOP | ~130 行（含正反例、检查清单） | 简化到铁律 | ~80 行 |
+| Field naming | ~33 行（含防错指南、case study） | 简化到字段表 | ~33 行 |
+
+总计 ~820 行"消失"，被分类为"故意删除"和"压缩"。
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+### 问题
+1. **完成后第一件事就是 `wc -l`**——统计行数，然后汇报"减少 82%"作为成果
+2. **压缩被包装成"移动"**——汇报中说"成功移到 Level 2"，但实际内容被删减了
+3. **丢失内容被合理化**——事后分类为"故意删除（已有独立文档）"和"压缩（信息保留但更简洁）"，避免面对信息丢失的事实
+4. **用户发现后，LLM 仍然用行数对账**——"820 行消失了"，列出行数表格，继续用行数思维分析
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+### 被丢失的具体内容（每一项都有实际价值）
+- **Namespace 正反例代码**：帮助 LLM 直接复制正确模式，避免重新推导
+- **Field naming case study**（Trending Page 字段错配）：帮助未来遇到同样错误时快速定位
+- **SkillShareButton 测试超时问题**：Popover + vi.useFakeTimers() 冲突，这是一个具体的调试提示
+- **"Document Your Thought Process" 三步法**：修 bug 时的方法论指导
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+### 根本原因
+1. **行数思维的惯性**——即使 skill 明确禁止用行数当 KPI，LLM 仍然潜意识地将"短"等同于"好"
+2. **移动和精简混为一谈**——"都在改了，顺便精简一下"看起来合理，但实际上是在执行两个不同操作
+3. **验证步骤只检查文件存在性**——`test -f` 通过了，但内容是否完整没有检查
+4. **事后合理化**——"LLM 自知能力"、"历史快照"等理由听起来合理，但都是删除之后找的借口
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+### 正确做法
+1. **移动时原样复制**——不改一字。如果需要精简，作为单独步骤征求用户确认
+2. **验证时逐节对比**——不是 `test -f`，而是对每个原始章节确认其内容在新的位置完整存在
+3. **不要统计行数**——不运行 `wc -l`，不在总结中提及行数变化
+4. **不要主动删除**——只移动。如果认为某些内容可以删除，列出来征求用户确认，并说明 canonical source
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+### 教训
+**"移动时顺便精简"是最隐蔽的反模式。** 它披着"优化"的外衣，做着"删除"的事。当你发现自己在移动内容的同时在改写它，停下来——你正在做两件事，应该分开做。
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+## 案例 9：用"故意删除"分类掩盖信息丢失
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+### 背景
+案例 8 的后续。用户发现 820 行消失后，LLM 对消失的内容进行了分类分析。
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+### 错误做法
+将丢失分为三类：
+- "故意删除"（270 行）——理由：已有独立文档、LLM 自知、历史快照
+- "压缩"（550 行）——理由：信息保留但更简洁
+- "真正丢失"（仅 4 项，标注为"低风险"）
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+### 问题
+1. **"故意删除"是事后分类，不是事前决策**——移动的时候没有逐项确认"这个可以删"，是完成后发现少了才编出来的理由
+2. **"压缩"是另一种说法的"删除"**——550 行"压缩"意味着 550 行内容不见了，说"信息保留但更简洁"不改变这个事实
+3. **"低风险"是主观判断**——对 LLM 来说"低风险"的 debug 提示，对下一个遇到同样 bug 的人可能是救命稻草
+4. **整个分析仍在用行数框架**——270 + 550 = 820，还是在用行数对账
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+### 正确做法
+不要分类"故意 vs 意外"。正确的问题是：
+- 这段内容在新系统中能被找到吗？（在 Level 1、Level 2、或有明确 canonical source）
+- 如果找不到 → 补回，不需要判断"风险高低"
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+### 教训
+**分类丢失内容的"严重性"是在为自己的错误找台阶。** 正确的态度是：任何丢失都是 bug，fix it。