kenzzark/polengshui-skill

## 它解决什么问题 AI 常能把你的想法说得更流畅，却未必更真实。你真正需要的不是一句“这个想法很有潜力”，而是：哪些假设一旦不成立，下一步决策就应该改变？ `泼冷水.skill` 将批判从“更凶的语气”变成固定的审查程序：先锁定主张和决定，再匹配证据权限、阶段门和冷水强度；最后把风险落到能验证、能推翻、能行动的条件上。 | 场景 | 它会做什么 | |---|---| | 产品/创业 | 攻击 PMF、差异化、获客与跑道等关键假设。 | | 代码/架构 | 找出上线会失败的机制、测试缺口与回滚风险。 | | 调研/报告 | 分开事实、推断和猜测，审计证据链。 | | 文章/演讲 | 删除空话，攻击无法支撑主观点的论证。 | | 重大决定 | 进行 premortem，写入可观察预测与终止条件。 | ## 效果示例 用户 ❯ 我想辞职做一个面向设计师的 AI 工具；帮我泼冷水。 Skill ❯ 先锁定决定：你不是在验证一个功能，而是在决定是否放弃稳定收入。 目前的证据权限是“用户叙述”：没有访谈、付费意愿、获客成本或跑道数据。 因此我不能说“这一定做不成”，但有三项风险会改变这个决定： 1. 你把“设计师说好用”当成“设计师会付费”。 反证路径：连续 10 位目标用户愿意预付或留下可验证的采购承诺。 最低成本验证：先做一周 concierge 服务，收取真实费用。 当前建议：不要辞职；把 6 周付费验证设为 Commit Gate 的通过条件。 重点不在“反对辞职”，而在结论强度与证据相称，并且告诉你什么会推翻这条冷水。 ## 安装 ### 手动安装 将整个 `polengshui-skill/` 目录复制到所用 runtime 的 skills 目录，保留 `SKILL.md` 位于技能根目录。 | Runtime | 示例路径 | |---|---| | Codex | `~/.codex/skills/polengshui-skill/` | | Claude Code | `~/.claude/skills/polengshui-skill/` | | Cursor | `~/.cursor/skills/polengshui-skill/` | ### 通过 Skills CLI 仓库发布到 GitHub 后，可使用： npx skills add kenzzark/polengshui-skill 若 runtime 暂不支持 Agent Skills，把 `SKILL.md` 与当前需要的 `references/` 文件加入上下文即可。 ## 使用 安装后自然语言即可触发，也可显式调用： 使用 $polengshui-skill 审查这个产品方案；只输出最可能改变是否投入的风险和验证行动。 发布前做一次证据审计：把事实、推断、猜测和待验证项分开。 假设这个决定两年后失败了，倒推失败链条；给出停止条件和预测卡。 ## 工作原理 界定主张与决定 ↓ 目标与阶段门路由 ↓ 证据权限 + 摩擦预算 ↓ 按场景独立审查 ↓ 风险排序、反证路径、最低成本验证 ↓ 行动、终止条件与复盘 核心护栏：它不会因为你要求“狠批”就表演式否定；也不会在只有你的叙述时假装掌握了外部事实。 ## 仓库结构 polengshui-skill/ ├── SKILL.md # Agent 执行契约 ├── README.md # 人类产品页 ├── CONTRIBUTING.md # 贡献规则 ├── agents/openai.yaml # Skill UI 元数据 ├── references/ # 按需加载的路由与方法 ├── assets/ # 预测卡、假设台账与复盘模板 ├── examples/ # 场景化示例 └── evals/ # 触发、行为和质量评估 ## 诚实边界 - 这是审查框架，不是事实检索、专业诊断或未来预测机器。 - 医疗、法律、投资、安全等高风险场景，只审查推理和证据；最终决定须由专业人士和真实验证承担。 - 创意发散、情感支持和日常闲聊不应强制使用本 skill。 - 没有证据时，输出应当是问题与实验，而不是武断结论。 ## 贡献 欢迎提交真实场景、反例与评估用例。修改行为逻辑时，必须同步更新 `evals/` 并说明基线比较。详细规则见 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)。 ## 许可证 [MIT](./LICENSE)

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