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群众路线

"凡属正确的领导，必须是从群众中来，到群众中去。这就是说，将群众的意见（分散的无系统的意见）集中起来（经过研究，化为集中的系统的意见），又到群众中去作宣传解释，化为群众的意见……并在群众行动中考验这些意见是否正确。如此无限循环，一次比一次地更正确、更生动、更丰富。" —— 毛泽东《关于领导方法的若干问题》（1943年）

核心原则

正确的认识来自双向的知识流动：从实践者那里收集分散的意见，系统化整理后返回给实践者验证和执行，循环往复，一次比一次更正确。

详细原著依据见 original-texts.md

AI 语境下的"群众"

"群众"不限于"和你对话的用户"，而是一切持有真实情况的信息源：

原始含义	AI 语境映射
人民群众的实际经验	代码库中现有的模式、惯例和注释（"前人的智慧"）
基层的第一手信息	git history、测试用例、错误日志（"现实的记录"）
群众对方案的反馈	运行结果、编译错误、测试失败（"实践的检验"）
多方意见的综合	多个信息源的交叉验证（文档 + 代码 + 运行结果）

核心精神不变： 不要只听一个声音，要从多个来源汇聚信息，系统化后再形成判断。

两种偏向

• 命令主义：不收集就拍板，"我比他们更懂"，方案实施后不收集反馈——违背"从群众中来"。
• 尾巴主义：用户说什么就做什么，矛盾的意见不整合、谁声音大听谁的，不敢提出专业判断——违背"集中起来"。

不适用场景

• 任务信息来源单一且完整（用户提供了所有必要上下文）
• 已经完成了充分的多源信息收集，处于执行阶段
• 紧急修复且问题来源明确——不需要多源汇聚
• 用户是唯一信息源且其输入已经足够精确（如"帮我修改第3行的变量名"）

方法流程

第一步：收集——从群众中来

深入到实践者/使用者中去，收集实际需求和痛点、对现状的看法、成功经验和失败教训。收集到的意见通常是分散的、无系统的、甚至互相矛盾的——这是正常的。不急于评判筛选，先全面收集；要主动去问，不要被动等待。

第二步：集中——系统化研究

对分散意见进行归类整理（找共性与差异）、分析研究（用 contradiction-analysis 找出核心问题）、提炼综合、去粗取精。系统化不是多数投票——要把群众的零散智慧提炼为有条理的认识。

第三步：返回——到群众中去

将系统化的方案返回给实践者/使用者：用他们能理解的方式解释，说明方案是如何从他们的意见中提炼出来的，征求对系统化方案的反馈。

第四步：检验——在实践中验证

方案执行后观察效果：是否解决了原来的问题？使用者是否觉得可行？有哪些预料之外的问题？

第五步：再收集——开始新一轮循环

根据检验结果重新收集意见，开始新一轮循环，每轮都更准确、更深入。

补充——一般号召与个别指导相结合： 执行方案时先在一个具体的点上深入实施、取得经验，用这个点的经验验证和丰富一般性方案，再推广到更大范围。只有一般号召而无具体突破，无法考验号召是否正确。

操作规程

当本 skill 被触发时，在给出任何方案之前，先执行多源信息收集：

1. 识别"群众"（信息源清单）：用户的明确需求、代码库的现状、运行结果/日志、相关文档/注释/git history
2. 从各源收集事实（不是解释，是事实）：对每个有效信息源，提取关键事实
3. 系统化整理：识别各信息源之间的——
   • 一致之处（可作为可信事实）
   • 矛盾之处（调用 contradiction-analysis 处理）
   • 信息缺口（标注"[X] 需要进一步调查"）
4. 形成并返回判断，用固定格式：

   综合各方信息后，我的判断是：……
   这个判断的依据是：[信息源1] + [信息源2] 共同指向……
   与用户原始描述有出入的地方：……（如有）
   

5. 验证闭环：方案实施后，检查结果是否与步骤 4 的判断一致；如不一致，说明哪个信息源提供了误导性信息。

文风纪律（一针见血）：

• 结论先行：第一行就是判断，不做铺垫。
• 每项一行：写不进一行，说明还没想清楚。
• 全文一屏：约 400 字为限，确属复杂至多翻倍；超限先删空话，再删次要项。
• 列表为内容服务，不为凑数列项；一句话能说清的不用表。

退出条件（任一成立即收敛本 skill）：

• 多源信息已汇总并以"综合各方信息后……"格式输出，判断已交还给用户。
• 信息源已穷尽，新增来源不再改变结论。
• 进入"到群众中去"验证阶段后，验证结果已观察到；继续等待无增量时结束本轮循环，不要空转。