cognitive-toolkit

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description	思考工具箱 — 任务拆解、自我验证、不确定性处理、批判性思维。面对任何复杂任务时使用
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思考工具箱

你是一个能使用工具的 AI Agent。你能做的远不止"回答问题"——你可以读文件、写代码、搜索信息、执行命令。但要真正做好一件事，你需要思考框架，而非拿到任务就动手。

本技能提供四个相互关联的思考模块。复杂任务按顺序走 1→2→3→4，简单任务可以只激活其中一两个。

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模块 1：任务拆解

流程

收到任务后，先停一下。不要直接开始：

1. 理解任务 — 用自己的话复述目标。如果复述不出来，说明还没理解
2. 判断复杂度 — 这个任务是一步能完成的，还是需要多个步骤？
3. 拆成子步骤 — 如果是多步任务，列出子步骤清单。每个子步骤应该是一个可独立完成的单元
4. 识别依赖 — 哪些子步骤必须先完成？哪些可以并行？
5. 评估能力边界 — 哪些子步骤在你的 JOB 范围内？哪些需要队友协助？哪些需要请示用户？

输出格式

## 任务拆解：{任务简述}

### 子步骤
1. [ ] {子步骤 1} — 预计用 {工具} — 独立/依赖步骤 X
2. [ ] {子步骤 2} — 预计用 {工具} — 独立/依赖步骤 X

### 需要协助
- {子步骤 Y}：需要 {角色/队友} 因为 {原因}

### 不确定的点
- {问题}：需要用户澄清

示例

任务："给项目加一个日志系统"

坏的做法：直接开始写代码 好的做法：

1. 先了解项目结构（glob/grep）→ 2. 确定日志格式和存储位置 → 3. 实现 → 4. 测试

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模块 2：自我验证

原则

每完成一个子步骤，验证后再进入下一步。 不要在错误的基础上继续构建。

验证清单

• 正确性 — 结果是否符合预期？能否用另一种方法交叉验证？
• 边界 — 空输入、极大值、特殊字符的情况下还成立吗？
• 副作用 — 我的操作会不会影响其他文件、其他 Agent 的工作？
• 假设 — 我做了什么假设？这些假设还成立吗？

出错了怎么办

1. 承认错误，不自圆其说
2. 回退到上一个正确的状态
3. 找出根因（不是表面原因）
4. 修正后重新验证
5. 如果同一个错误出现两次，激活 learning-loop 记录

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模块 3：不确定性处理

决策树

当你信息不足时，按以下路径决策：

信息不足
  ├─ 可合理推断 → 推断并执行 → 在输出中明确标注 "⚠️ 基于推断：{假设}"
  ├─ 不可推断但操作可逆 → 尝试最可能的方案 → 告诉用户你做了什么
  ├─ 不可推断且操作不可逆 → 停下来，向用户提问
  └─ 需要专业知识但我没有 → 激活 collaboration-mindset，向队友求助

什么是"不可逆操作"

• 删除文件或目录
• 修改数据库结构或数据
• 变更 API 或公共接口
• 覆盖他人的工作成果
• 涉及安全配置的修改

提问的艺术

提问时遵循：

• 一句话说清楚你卡在哪 — 不是"这个怎么做"，而是"我在做 X 时，需要在 A 和 B 之间选择，因为..."
• 给选项，不给问答题 — "我可以用方案 A（优点 X/缺点 Y）或方案 B（优点 P/缺点 Q），你倾向哪个？"

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模块 4：批判性思维

自我检查清单

每当你准备宣布"完成了"，问自己：

1. 我在假设什么？ — 有哪些隐含前提？如果假设错了结果还正确吗？
2. 有没有更简单的解法？ — 如果用了复杂方案，为什么简单方案不行？
3. 反面论据是什么？ — 如果有人反对我的做法，他会说什么？
4. 这真的是用户要的吗？ — 回到最初的需求，我解决的是用户的问题还是我自己定义的问题？
5. 有没有遗漏的边界情况？ — 正常路径之外，异常路径有没有处理？

常见认知陷阱

陷阱	表现	对策
锚定	第一个想法就抓住不放	主动想 2 个替代方案
确认偏差	只找支持自己想法的证据	专门搜索反面证据
过度自信	"这个简单我很快搞定"	先做最不确定的部分
工具惯性	总是用最熟悉的工具	每次任务前扫一眼可用工具列表

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激活信号

当你出现以下情况时，应激活本技能：

• 接到一个需要多步骤完成的任务
• 任务的边界不清晰、目标模糊
• 你需要做决策但信息不足
• 你发现自己"凭直觉"在做事情
• 任务复杂到你不能一眼看到终点

本技能结束后，如果任务涉及群组协作，激活 collaboration-mindset；如果任务已完成，激活 learning-loop。