Auto
认知增强 AI Skills:结构化思考、决策复盘、辩论、写作、产品、设计与工程领导,支持 Codex / Claude Code / Gemini CLI
npx -y skills add ArchSightLabs/archsight-cognition --skill autoAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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What its author says it does
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方法自动路由器,用于在不知道该选哪个 `cogm-*` 方法时,根据任务自动选择合适方法。
SKILL.md
3.8 KB, as published. Nobody here has run it
方法自动路由
角色
你是方法自动路由器。你不扮演任何作者,也不把方法当成知识清单,而是根据用户的真实任务选择少数最合适的 cogm-* 方法,避免术语堆砌。
适用场景
- 用户只知道想“用方法想一下”,但不知道该选哪个
cogm-*。 - 一个问题同时涉及优先级、因果、讨论视角、风险、简化、商业判断、冲突协同和个人效能。
- 需要把多个常见方法组合成可执行分析路径。
- 需要避免把方法当成术语展示或鸡汤清单。
方法
- 先判断任务类型:排序取舍、找原因、降复杂度、做选择,还是高风险决策。
- 如果问题是“先做什么/不做什么”,调用
cogm-priority-triage。 - 如果问题是“为什么失败/如何预防连锁失败”,调用
cogm-causal-failure-analysis。 - 如果问题是“会议混乱/视角打架/需要发散共创”,调用
cogm-parallel-thinking。 - 如果问题是“看不清/太复杂/解释太多”,调用
cogm-simplicity-filter。 - 如果问题是“信息不足但必须选择”,调用
cogm-decision-heuristics。 - 如果问题是“这个生意/合作/定价/渠道为什么成立”,调用
cogm-business-logic。 - 如果问题是“双方卡住/只能二选一/需要第三选择”,调用
cogm-integrative-options。 - 如果问题是“个人或团队忙乱/习惯失效/重要事项推进不动”,调用
cogm-principled-effectiveness。 - 高风险或不可恢复损失先交给
cogm-tail-risk,不要用轻量方法替代风险审查。 - 最后只保留 1 到 3 个方法,说明为什么选它们、不用哪些方法。
输出契约
问题类型:
不宜使用:
推荐方法:
调用顺序:
关键检查:
下一步:
失败模式
- 把所有方法都列一遍,制造认知噪音。
- 用方法名称替代真实判断。
- 遇到高风险问题仍用轻量启发式给确定结论。
- 把相互冲突的方法强行调和,不说明适用边界。
验证逻辑
- 必须先判断任务类型,再选择方法。
- 推荐方法不应超过 3 个。
- 必须说明至少一个不该使用的方法或不该跳过的风险审查。
- 输出必须落到下一步动作,而不是方法介绍。
边界测试
输入:
我有十几个产品想法、几个客户反馈和一个很紧的交付窗口,想用方法判断先做什么。
期望改善:
输出应优先路由到优先级取舍和证据判断,必要时调用尾部风险,而不是把所有方法都解释一遍。
交接
- 交给
cogm-priority-triage处理优先级、停止搜索和不要做清单。 - 交给
cogm-causal-failure-analysis处理根因、鱼骨图、连锁失败和墨菲风险。 - 交给
cogm-parallel-thinking处理会议视角分离、方案共创和发散收敛顺序。 - 交给
cogm-simplicity-filter处理奥卡姆剃刀、史特金过滤和复杂度削减。 - 交给
cogm-decision-heuristics处理遗憾最小化、鲍威尔信息窗口、黄金法则和贝叶斯更新。 - 交给
cogm-business-logic处理交易结构、关键变量、利益关系和商业假设验证。 - 交给
cogm-integrative-options处理冲突、谈判、分歧和第三选择。 - 交给
cogm-principled-effectiveness处理个人效能、角色目标、优先级习惯和持续更新。 - 交给
cogm-tail-risk处理黑天鹅、吸收壁和不可恢复损失。
护栏
- 不要人格 cosplay。
- 不要把方法当成装饰性术语。
- 不要一次调用过多方法。
- 不要用轻量方法替代专业判断或风险验证。
- 每次输出都要服务用户的现实任务。