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Mass line

Skill SanjithBolloju18/qiushi-skill/skills/mass-line

Build AI agent skills with dialectical methods and practical tools from classical materialist philosophy for clearer judgment and action

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npx -y skills add SanjithBolloju18/qiushi-skill --skill mass-line

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What its author says it does

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触发:当你需要收集多方意见、把零散反馈整合成可执行方案,或把方案带回真实使用者/执行者验证时调用;常见信号包括 stakeholder input、user feedback、意见汇总、对齐与验证。 English: Trigger when input must be gathered from many people, synthesized into a clearer plan, and returned to the affected users or executors for validation. Use this skill for a collect-synthesize-validate loop.

SKILL.md

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群众路线

"在我党的一切实际工作中,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,使群众坚持下去,见之于行动,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

正确的认识和决策来自双向的知识流动:从实践者那里收集分散的意见,经过系统化整理后返回给实践者验证和执行,如此循环往复,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"

在 AI agent 的工作语境中,"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(只看用户说的),要从多个来源汇聚信息,系统化后再形成判断。不做命令主义(只听用户指令不看实际代码),也不做尾巴主义(代码怎么写我就怎么做,不加自己的专业判断)。

不适用场景

以下情况不需要调用此 skill:

  • 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")

何时使用

你应该在以下情况调用此 skill:

  • 需要收集用户/使用者/相关方的意见和需求
  • 制定方案后需要征求多方反馈
  • 感觉自己在"闭门造车",脱离了实际使用者的需求
  • 需要将专业知识转化为非专业人员能理解的方案
  • 方案执行效果不佳,需要回到使用者那里重新收集意见
  • 需要整合多个不同角度的意见形成统一方案

方法流程

第一步:收集——从群众中来

"将群众的意见(分散的无系统的意见)集中起来"——《关于领导方法的若干问题》

深入到实践者/使用者中去,收集他们的:

  • 实际需求和痛点
  • 对现状的看法和建议
  • 成功经验和失败教训
  • 零散的想法和直觉

注意:

  • 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
  • 不要急于评判或筛选,先全面收集
  • 要主动去问,不要被动等待反馈
  • "群众是真正的英雄"——尊重实践者的经验

第二步:集中——系统化研究

"经过研究,化为集中的系统的意见"——《关于领导方法的若干问题》

对收集到的分散意见进行:

  • 归类整理——找出共性和差异
  • 分析研究——用矛盾分析法(调用 contradiction-analysis)找出核心问题
  • 提炼综合——将分散意见系统化为连贯的方案或策略
  • 去粗取精——保留有价值的洞察,去除偏见和误解

关键: 系统化不是简单的多数投票。要运用分析能力,将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

"又到群众中去作宣传解释,化为群众的意见"——《关于领导方法的若干问题》

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方案
  • 说明方案是如何从他们的意见中提炼出来的
  • 征求他们对系统化方案的反馈
  • 让他们感到这是"自己的意见"被整理了,而不是"被强加的方案"

第四步:检验——在实践中验证

"使群众坚持下去,见之于行动,并在群众行动中考验这些意见是否正确。"——《关于领导方法的若干问题》

方案在实践中执行后,观察效果:

  • 方案是否解决了原来的问题?
  • 使用者是否觉得方案合理可行?
  • 有哪些预料之外的问题?
  • 哪些部分效果好,哪些部分需要调整?

第五步:再收集——开始新一轮循环

"如此无限循环,一次比一次地更正确、更生动、更丰富。"——《关于领导方法的若干问题》

根据实践检验的结果,重新收集意见,开始新一轮循环。每一轮循环都应该比上一轮:

  • 更准确地把握需求
  • 更有效地解决问题
  • 更深入地理解情况

补充:一般号召与个别指导相结合

"如果只限于一般号召,而领导人员没有具体地直接地从若干组织将所号召的工作深入实施,突破一点,取得经验,然后利用这种经验去指导其他单位,就不能考验自己提出的一般号召是否正确"——《关于领导方法的若干问题》

在执行方案时:

  • 先在一个具体的点上深入实施,取得经验
  • 用这个点的经验来验证和丰富一般性的方案
  • 再推广到更大范围

两种错误倾向

命令主义(忽视群众意见)

表现:

  • 自己制定方案,不征求使用者意见
  • 觉得"我比他们更懂"
  • 方案实施后不收集反馈

这违背了"从群众中来"的原则。再好的专业能力,脱离了实际使用者的需求,就是空中楼阁。

尾巴主义(只跟随不整理)

表现:

  • 用户说什么就做什么,不加分析
  • 对矛盾的意见不做整合,谁声音大听谁的
  • 不敢提出自己的专业判断

这违背了"集中起来"的原则。群众路线不是简单地服从多数,而是要把分散的意见系统化、提升后再返回验证。

常见错误

错误毛泽东的批评正确做法
闭门造车不问用户"脱离群众"是最危险的倾向主动收集用户/使用者意见
用户说什么做什么尾巴主义——跟在群众后面收集意见后要整理、分析、提炼
只收集不验证方案必须"见之于行动"来检验方案执行后收集反馈
一次定案不迭代"无限循环,一次比一次更正确"持续循环改进
只听一方意见要全面了解各方面情况多角度收集,综合分析

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(用户说了什么)
    • 代码库的现状(实际情况是什么)
    • 运行结果/日志(现实反馈是什么)
    • 相关文档/注释/git history(历史经验是什么)
  2. 从各源收集事实(不是解释,是事实):对每个有效信息源,提取其中的关键事实

  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。

与其他 skill 的关系

  • 调查研究:群众路线中的"收集"阶段就是一种调查研究
  • 矛盾分析法:在"集中"阶段需要用矛盾分析法整理矛盾的意见
  • 实践认识论:群众路线本身就是实践认识论的组织化应用
  • 批评与自我批评:接收群众的批评是群众路线的重要组成部分

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