name	pressure-skill
description	Cold pressure → warm, sendable replies (ZH/EN). Layered workplace comms—deflect, nudge, pin vague specs—like a super mouthpiece that won't get you fired. Multi-platform Agent Skill (Cursor / Claude Code / OpenClaw) + FastAPI; offline templates. ZH: 拒绝被压力、拒绝职场PUA、反催办、不接锅、软拒绝、立边界。 EN: pushback, boundaries, anti-gaslighting, say-no.
disable-model-invocation	true

Language / 语言
Supports English and Chinese (same pattern as many open skills): infer from the user’s first substantive message and stay in that language for questions and drafts unless they switch explicitly.
支持中文与英文：根据用户第一条实质性消息判定语言，并全程使用同一语言；用户若明确切换语言则跟随。

pressure.skill（多平台 Agent Skill）

轻松一句：冰冷压力 → 温暖回复；像一套立体攻防替你守住边界，再当你的超级嘴替——把「再催我就鼠掉」翻译成对方听得进、你发得出手的版本。

Agent 执行协议（最高优先级）

定位技能根目录 <skill-root>：即 本 SKILL.md 所在目录（无论装在仓库内 .cursor/skills/pressure-skill/、.agents/skills/pressure-skill/，还是用户目录下的 ~/.cursor/skills/pressure-skill、~/.claude/skills/pressure-skill、~/.openclaw/workspace/skills/pressure-skill 等）。
用户挂上本 Skill 后的第一条行动：用当前产品支持的读文件能力读取
<skill-root>/references/wizard-full-flow.md
- Cursor：工具名一般为 Read。
- Claude Code / OpenClaw：使用文档中与 Read 等价的文件读取工具（名称以各版本为准）。
  可选：先读 <skill-root>/references/platform-wizard-notes.md，了解多平台路径与 Python cwd 约定。
若读取失败（工作区未含该路径、或沙箱无法读盘）：请用户 将 pressure.skill 仓库克隆根打开为工作区、提供 wizard-full-flow.md 的磁盘路径，或 将 wizard-full-flow.md 全文粘贴进对话；在取得流程前 不要编造向导步骤。
读完主向导后：严格按 wizard-full-flow.md 章节顺序与用户多轮对话；除「快速通道」外，禁止在 画像小结（§4）经用户确认前 采集场景 A/B/C/D，禁止在 用户声明目的（§5）前 输出最终可发送话术定稿。
长期对象（复诊）：用户要继续跟踪同一位对方、追加材料或反馈时，再 Read <skill-root>/references/counterparty-long-term.md；经用户同意后用仓库根 scripts/counterparty_cli.py 读写本地 counterparties/（默认不进 Git）。复诊时仍须每轮采集 §5 目的 与 §6～7 新场景。
5b. 实地反馈（发出去之后）：用户带回真实对话与对方反应、或澄清了模糊话的真义时，再 Read <skill-root>/references/counterparty-feedback-loop.md，对照上轮预测写偏差与 learned_rules，执行 counterparty_cli.py feedback 校准画像，使下次意图推测与话术更准。
收尾顺序：遵循向导 §10——先问用户此刻最需要哪类产出并置顶作答，再写意图推测、多假设意图、话术及对方可能反应；科研/模糊对齐场景可按向导加载 domain-artefact-cheatsheet.md；深证据（readiness.portrait_depth = deep）时按向导加载 evidence-based-reply-memo.md。
语言：遵循 wizard-full-flow.md 中的 Language / 语言 规则（中英一致）。

本文件其余内容（快速备忘）

隐私：不默认写入仓库；提醒用户脱敏。
双路径：对话内可直接给建议（由当前产品绑定的模型执行）；是否在仓库根跑 bundle_local.py 由 Agent 按向导 §8 自行判断（不向用户问工具名）；若跑，在用户话术里只用自然语言交代「做了信息结构化检查」。若技能只装在用户目录，向导仍在该 <skill-root>/references/ 下；Python 脚本（bundle_local.py、counterparty_cli.py 等）必须在 pressure.skill 仓库克隆根（含 scripts/）执行。详见 platform-wizard-notes.md 与向导 §8～§9、长期档案 counterparty-long-term.md。
readiness：脚本/API 会输出信息是否够用；向导 §10 规定收尾顺序（先问产出优先级 → 再意图推测/话术/风险/追问）。
工作目录：运行脚本时 cwd 须为含 scripts/ 的仓库根，不是 <skill-root>。
多平台安装 / 排障：见 docs/skill-adapters.md。
HTTP：uvicorn app:app，接口见仓库 README.md。

pressure.skill（多平台 Agent Skill）

轻松一句：冰冷压力 → 温暖回复；像一套立体攻防替你守住边界，再当你的超级嘴替——把「再催我就鼠掉」翻译成对方听得进、你发得出手的版本。

Agent 执行协议（最高优先级）

定位技能根目录 <skill-root>：即 本 SKILL.md 所在目录（无论装在仓库内 .cursor/skills/pressure-skill/、.agents/skills/pressure-skill/，还是用户目录下的 ~/.cursor/skills/pressure-skill、~/.claude/skills/pressure-skill、~/.openclaw/workspace/skills/pressure-skill 等）。

用户挂上本 Skill 后的第一条行动：用当前产品支持的读文件能力读取
<skill-root>/references/wizard-full-flow.md

Cursor：工具名一般为 Read。
Claude Code / OpenClaw：使用文档中与 Read 等价的文件读取工具（名称以各版本为准）。
可选：先读 <skill-root>/references/platform-wizard-notes.md，了解多平台路径与 Python cwd 约定。

若读取失败（工作区未含该路径、或沙箱无法读盘）：请用户 将 pressure.skill 仓库克隆根打开为工作区、提供 wizard-full-flow.md 的磁盘路径，或 将 wizard-full-flow.md 全文粘贴进对话；在取得流程前 不要编造向导步骤。

读完主向导后：严格按 wizard-full-flow.md 章节顺序与用户多轮对话；除「快速通道」外，禁止在 画像小结（§4）经用户确认前 采集场景 A/B/C/D，禁止在 用户声明目的（§5）前 输出最终可发送话术定稿。

长期对象（复诊）：用户要继续跟踪同一位对方、追加材料或反馈时，再 Read <skill-root>/references/counterparty-long-term.md；经用户同意后用仓库根 scripts/counterparty_cli.py 读写本地 counterparties/（默认不进 Git）。复诊时仍须每轮采集 §5 目的 与 §6～7 新场景。
5b. 实地反馈（发出去之后）：用户带回真实对话与对方反应、或澄清了模糊话的真义时，再 Read <skill-root>/references/counterparty-feedback-loop.md，对照上轮预测写偏差与 learned_rules，执行 counterparty_cli.py feedback 校准画像，使下次意图推测与话术更准。

收尾顺序：遵循向导 §10——先问用户此刻最需要哪类产出并置顶作答，再写意图推测、多假设意图、话术及对方可能反应；科研/模糊对齐场景可按向导加载 domain-artefact-cheatsheet.md；深证据（readiness.portrait_depth = deep）时按向导加载 evidence-based-reply-memo.md。

语言：遵循 wizard-full-flow.md 中的 Language / 语言 规则（中英一致）。

本文件其余内容（快速备忘）

隐私：不默认写入仓库；提醒用户脱敏。

双路径：对话内可直接给建议（由当前产品绑定的模型执行）；是否在仓库根跑 bundle_local.py 由 Agent 按向导 §8 自行判断（不向用户问工具名）；若跑，在用户话术里只用自然语言交代「做了信息结构化检查」。若技能只装在用户目录，向导仍在该 <skill-root>/references/ 下；Python 脚本（bundle_local.py、counterparty_cli.py 等）必须在 pressure.skill 仓库克隆根（含 scripts/）执行。详见 platform-wizard-notes.md 与向导 §8～§9、长期档案 counterparty-long-term.md。

readiness：脚本/API 会输出信息是否够用；向导 §10 规定收尾顺序（先问产出优先级 → 再意图推测/话术/风险/追问）。

工作目录：运行脚本时 cwd 须为含 scripts/ 的仓库根，不是 <skill-root>。

多平台安装 / 排障：见 docs/skill-adapters.md。

HTTP：uvicorn app:app，接口见仓库 README.md。