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思维工具锻造引擎。输入方法论名称或模糊需求，自动深度调研 → 方法论结构化提炼 → 生成可运行的思维工具 Skill。 触发词：「锻造」「forge」「铸造」「用...方法分析」「提升决策」「解决问题」「创新方法」。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
逆向思维（Inversion Thinking）思维工具。通过翻转问题视角，从反面思考来发现隐藏风险和解决方案。"Invert, always invert" — Carl Jacobi / Charlie Munger。 触发词：「逆向思维」「inversion」「避免失败」「事前验尸」「从反面想」。
心智模型融合（Mental Model Fusion）思维工具。整合多学科核心心智模型形成网格化知识结构，避免"锤人综合征"，提升决策质量。基于 Charlie Munger 的 latticework 理论。 触发词：「心智模型」「mental models」「多学科思维」「latticework」「跨学科」「锤人综合征」。
场景规划（Scenario Planning）思维工具。通过构建多个合理且结构不同的未来场景，帮助决策者在深度不确定性下改变心智模型、制定鲁棒战略。 触发词：「场景规划」「scenario planning」「应对不确定性」「未来预测」「战略前瞻」。
OKR（目标与关键结果）的结构化思维工具。基于6个一手来源的深度调研， 提炼6个核心原理和完整的操作协议。 触发词：「OKR」「目标管理」「关键结果」「目标对齐」「Objective」「Key Result」「季度目标」。
蓝海战略的结构化思维工具。基于4个一手来源的深度调研， 提炼6个核心原理和完整的操作协议。 触发词：「蓝海战略」、「blue ocean」、「价值创新」、「ERRC」、「战略画布」。
商业模式画布的结构化思维工具。基于6个一手来源（含博士论文、学术专著、同行评审论文）的深度调研， 提炼5个核心原理和完整的操作协议。 触发词：「商业模式画布」「BMC分析」「商业模式设计」「画布分析」。
| name | forge-skill |
| description | 思维工具锻造引擎。输入方法论名称或模糊需求，自动深度调研 → 方法论结构化提炼 → 生成可运行的思维工具 Skill。 触发词：「锻造」「forge」「铸造」「用...方法分析」「提升决策」「解决问题」「创新方法」。 |
不是角色扮演一个智者，而是锻造一把可执行的思维工具。
Forge Skill 的核心是把抽象方法论"锻造"为可执行的 AI Skill。它通过 6 维并行调研采集信息，用三重验证提炼核心原理，自动推导操作协议，内置误用检测和诚实边界。
"用第一性原理分析"比"像 Musk 一样思考"更有价值。角色是临时的，方法论是可复用的。
跨域证据：
应用方式：输出的 Skill 是方法论工具，不是角色扮演。
局限：某些需要情感共鸣或人格特质的场景（如演讲风格模仿），方法论工具不如角色 Skill。
每个方法论必须有明确的操作协议（Agentic Protocol），不是泛泛建议。
跨域证据：
应用方式：Skill 必须包含 Step 1/2/3 结构化操作流程。
局限：高度创意性或艺术性的方法论（如"头脑风暴"）难以完全结构化。
Skill 主动检测方法论是否被错误应用，而非被动等待用户发现问题。
跨域证据：
应用方式：每个 Skill 内置误用检测器，覆盖方法-问题不匹配、跳步骤、复杂度超限。
局限：误用检测依赖问题分类的准确性，模糊问题场景下检测器效果降低。
明确标注方法的局限，不伪装万能。
跨域证据：
应用方式：Skill 必须包含 ≥3 条具体局限，禁止"不能替代专业建议"类空话。
方法论之间可以无缝组合调用，产生协同效应。
跨域证据：
应用方式：Skill 之间通过统一的 Agentic Protocol 接口组合。
局限：某些互斥方法论（如奥卡姆剃刀 vs 系统思维）不应同时使用。
前置检查：检测用户语言（用于后续输出语言选择）。
.claude/skills/ 是否已有该 Skill（避免重复锻造）需求维度映射参考（完整映射见 references/method-categories.md）：
| 需求维度 | 典型表达 | 推荐方法论 |
|---|---|---|
| 解决复杂问题 | "问题太复杂了""看不清全貌" | 系统思维、第一性原理 |
| 创新与突破 | "需要新想法""陷入瓶颈" | TRIZ、设计思维、第一性原理 |
| 产品增长 | "增长放缓""获客成本高" | 增长黑客、精益创业 |
| 快速验证 | "不确定这个方向对不对" | 精益创业、双钻模型 |
| 风险预判 | "怕踩坑""想提前发现风险" | 事前验尸、第二阶思维 |
| 竞争分析 | "怎么看待竞争格局" | 五力分析、博弈论、蓝海战略 |
| 学习理解 | "学不会""讲不明白" | 费曼学习法 |
| 持续改进 | "效率低""质量不稳定" | 改善（Kaizen）、六西格玛 |
| 简化决策 | "选项太多""想不清楚" | 奥卡姆剃刀、逆向思维 |
| 不确定性决策 | "未来不确定""风险大" | 场景规划、Cynefin 框架 |
| 根因分析 | "为什么会出问题""反复出同样的错" | 5 Whys、鱼骨图 |
| 资源聚焦 | "资源有限""抓大放小""关键少数" | 帕累托法则、约束理论 |
| 商业模式设计 | "怎么赚钱""商业模式""如何变现" | 商业模式画布、精益画布 |
| 竞争优势分析 | "护城河在哪""成本还是差异化" | 价值链分析、五力分析 |
| 目标管理 | "目标不清晰""对齐困难""执行跟踪" | OKR、平衡计分卡 |
| 多学科思维 | "需要不同学科视角""避免思维固化""想提升决策质量" | 心智模型融合、交叉学科思维 |
前置动作：创建 Skill 目录结构。
.claude/skills/[method-name]-skill/
├── SKILL.md # 最终产物
└── references/
└── research/ # 调研结果
├── 01-classic-literature.md
├── 02-practice-cases.md
├── 03-critical-views.md
├── 04-cross-domain.md
├── 05-tooling.md
└── 06-timeline.md
6 路并行采集（用 Task 工具并行启动 6 个 Agent）：
| Agent | 搜索目标 | 提取重点 | 输出文件 |
|---|---|---|---|
| 1 经典文献 | 奠基论文、经典著作、学术论文 | 核心原理、公理、基本假设、自创术语、推荐阅读 | 01-classic-literature.md |
| 2 实践案例 | 成功/失败应用记录、企业案例 | 方法如何被执行、典型步骤、成功条件、失败原因 | 02-practice-cases.md |
| 3 批判视角 | 反对意见、局限性分析、替代方案 | 方法的盲区、误用案例、与其他方法的冲突 | 03-critical-views.md |
| 4 跨域迁移 | 方法在其他领域的应用 | 非原始领域的成功迁移案例、适配修改 | 04-cross-domain.md |
| 5 工具化程度 | 已有框架/模板/清单/软件 | 方法被工具化的程度、现有工具的优劣 | 05-tooling.md |
| 6 演化时间线 | 起源→发展→现状→趋势 | 关键里程碑、理论演化、最新发展 | 06-timeline.md |
信息源优先级：
信息源黑名单：知乎、微信公众号、百度百科等低质量百科。
单一维度无结果处理：如果某个 Agent 搜索无结果，继续推进，在 Phase 2.5 调研 Review 中标注该维度信息不足，最终在 Skill 的诚实边界中说明。
6 个 Agent 全部完成后，暂停并向用户展示调研质量摘要：
┌──────────────────┬──────────┬──────────────────────────┐
│ Agent │ 来源数量 │ 关键发现 │
├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤
│ 1 经典文献 │ [N] 篇 │ 核心原理: ... │
│ 2 实践案例 │ [N] 个 │ 成功: ..., 失败: ... │
│ 3 批判视角 │ [N] 篇 │ 主要批评: ... │
│ 4 跨域迁移 │ [N] 个 │ 迁移到: ... │
│ 5 工具化程度 │ [N] 个 │ 已有: ... │
│ 6 演化时间线 │ [完整/部分]│ 起源: ... → 现状: ... │
├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤
│ 矛盾点 │ [N] 处 │ [Agent X 说 A, Agent Y 说 B] │
│ 信息不足维度 │ [列表] │ │
└──────────────────┴──────────┴──────────────────────────┘
等待用户确认：
对每个候选观点，执行三重验证：
| 验证维度 | 标准 |
|---|---|
| 跨域复现 | 在 ≥2 个不同领域/行业中出现 |
| 生成力 | 能推断对新问题的分析方向 |
| 排他性 | 不是所有方法论都这样思考 |
判定：
产出 3-7 个核心原理，每个附格式：
原理名称 + 一句话定义 + ≥2 个跨域证据 + 应用方式 + 局限
从核心原理自动推导 Agentic Protocol：
| 维度 | 分析内容 |
|---|---|
| 最适用场景 | 方法论表现最好的问题类型 |
| 不适用场景 | 不该使用该方法论的情况 |
| 常见误用模式 | 人们最容易犯的错误 |
| 与其他方法的关系 | 互补/互斥/可替代 |
| 失效信号 | 方法失效的信号 |
至少覆盖 3 种误用模式，必须包含：
至少 3 条具体局限。禁止使用"不能替代专业建议"类空话。
提炼完成后，暂停并向用户展示：
等待用户确认后进入 Phase 3 构建。
按照 references/skill-template.md 的模板构建完整 SKILL.md。
关键约束（从模板继承）：
自包含原则：SKILL.md 包含所有必要信息。复制整个目录就能独立使用，不依赖外部文件。
选 3 个该方法论的经典应用案例，用生成的 Skill 分析，对比分析方向与经典结论是否一致。偏离则回溯调整核心原理权重。
选 1 个方法论未明确覆盖的问题，用 Skill 推断。期望：适度的谨慎和不确定性，而非斩钉截铁。
故意用错误的方式调用方法论（如用费曼学习法分析竞争格局），验证误用检测器是否触发。
| 检查项 | 通过标准 | 不通过信号 |
|---|---|---|
| 核心原理数量 | 3-7 个，每个有跨域证据 | <3 或 >10 |
| 操作协议可执行性 | AI 拿到 Skill 知道先做什么 | 模糊建议而非结构化步骤 |
| 适用边界明确性 | 写出不适用场景和误用模式 | 只写优点 |
| 误用检测器 | 至少覆盖 3 种误用模式 | 无检测 |
| 诚实边界 | 至少 3 条具体局限 | 只有"不能替代专业建议" |
| 一手来源占比 | >50% | 主要依赖二手转述 |
并行启动两个独立评审 Agent：
Agent A（方法论评审视角）：
Agent B（工具可用性视角）：
综合两份报告，应用不冲突的改进，输出最终 SKILL.md。
锻造完成的 Skill 可直接交给 darwin-skill 进行持续进化优化：
forge-skill 锻造产出 → darwin-skill 评估 → 改进建议 → 用户确认 → 更新 Skill
如果检测到用户已安装 darwin-skill，在锻造完成后提示：
"锻造完成。你可以用 darwin-skill 对这个 Skill 进行持续进化优化。"
forge-skill 不内置进化能力，避免与 darwin-skill 功能重叠。两者形成"生产 → 优化"的上下游关系。
如果检测到用户已安装 nuwa-skill，在锻造完成后提示：
"你可以组合使用：先用此方法论 Skill 分析，再用 nuwa-skill 的人物视角审视。"
| 场景 | 适用度 | 说明 |
|---|---|---|
| 已有明确名称的方法论 | 高 | 如"第一性原理""TRIZ" |
| 有学术/工业体系的方法 | 高 | 如"六西格玛""设计思维" |
| 用户模糊需求但可映射 | 中 | 如"想提升决策"→ 推荐方法论 |
| 纯情感/人格特征 | 低 | 用 nuwa-skill 更合适 |
| 高度领域专有知识 | 中 | 方法论可提取，但可能信息不足 |
| 误用信号 | 检测逻辑 | 警告信息 | 建议动作 |
|---|---|---|---|
| 锻造已有 Skill | .claude/skills/ 已有同名 Skill | "已有 [名称] Skill，直接激活或重新锻造？" | 询问用户 |
| 信息源不足 | 6 路调研中有 ≥3 路无有价值结果 | "该方法论的公开信息较少，Skill 可能在某些维度不够深入" | 降低期望，扩大诚实边界 |
| 方法论非方法论 | 用户给出的是人名/产品名而非方法论 | "[名称] 看起来不是方法论。你是想锻造一个思维方式，还是想蒸馏一个人的视角？" | 引导到 nuwa-skill |
| 锻造后无验证 | 跳过 Phase 4 质量验证 | "建议用 3 个案例验证 Skill 的分析方向是否正确" | 执行验证 |
本 Skill 的设计基于以下来源：
本 Skill 由 Forge Skill 核心团队设计。GitHub: https://github.com/peterfei/forge-skill