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一套关于"探索的判断力"的思维方式:在沉成本之前判断哪个节点值得深挖、哪个够用即走, 并把一切知识当作可证伪、会过时的东西来持有。核心命题是「思想比 gate 重要」—— 失败几乎从不是"没有深挖的方法",而是"没认出这里该深挖"。 当你开始调研/上手一个工具/API/库/技术、要在多个方案间选型、打算"就用默认值"、 在同一步反复返工/重抽、搭建知识库或文档、或隐隐觉得"我对这块的理解很浅"时,务必调用本 skill。 也适用于复盘"为什么我们总是漏掉关键东西"。即使用户没说"深挖/探索/判断力"也应触发。
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| name | exploration-judgment |
| description | 一套关于"探索的判断力"的思维方式:在沉成本之前判断哪个节点值得深挖、哪个够用即走, 并把一切知识当作可证伪、会过时的东西来持有。核心命题是「思想比 gate 重要」—— 失败几乎从不是"没有深挖的方法",而是"没认出这里该深挖"。 当你开始调研/上手一个工具/API/库/技术、要在多个方案间选型、打算"就用默认值"、 在同一步反复返工/重抽、搭建知识库或文档、或隐隐觉得"我对这块的理解很浅"时,务必调用本 skill。 也适用于复盘"为什么我们总是漏掉关键东西"。即使用户没说"深挖/探索/判断力"也应触发。 |
失败几乎从不是"没有深挖的方法",而是没认出这里该深挖。 这套 skill 不给你打勾的 gate——gate 会让人"打勾了事"。它要改的是你看一个节点时脑子里发生什么。
你不可能什么都深挖——对每个节点都穷举、都 loop-until-dry,那不是深度,是蛮力,成本无限。 真正的能力是把有限的深挖预算,投到回报最高的少数节点上,其余的够用即走。
这意味着:判断"该在哪深挖"先于"如何深挖"。 一切穷举、多模态扫、对抗证伪的技巧,都是你 已经决定一个节点值钱之后才用的下游动作;它们不回答"该在哪用"。把判断力外包给一套机械流程, 是又一次浅薄——用更多机器去填判断力的洞,这个动作本身就是病征。
这些不是能力问题,是几个固定的认知陷阱,会在执行流里悄悄让你早停:
真实案例(本 skill 的来历):用某图生3D 工具做角色,长期"能出模型就行"。结果:省略版本参数 → API 默认回落到老一代模型(质量断层),且从没设过几何/网格模式 → 全跑最低档,还漏了已发布的更新版本。 五盏灯当时全亮(它定下游上限、有隐藏默认、选项方差极大、返工极贵、已在反复重抽),却被一路走过去。 不是没工具,是没停下来问"这是不是关键节点"。
杠杆 ≈ 对结果的影响 × 选项间方差 × 不可逆程度 × 我此刻有多瞎。四项乘积高 → 深挖;低 → 够用即走。 好消息:这四项在沉成本之前就能廉价读出,所以"没探索怎么知道要探索"是个假悖论。 每一步,在"够用即走"之前,停半秒,问这几个便宜的问题:
它定上限、有隐藏默认、方差大、返工贵、你在猜、你在反复返工——亮的灯越多,越该深挖。 反过来,规则已知、低方差、已解决的节点,跑一下既有检查就走,别浪费深度预算。
深挖得来的结论也不是真理,是当前最好的、带边界的、会过期的主张。持有它时在心里挂着:
推论:你刚写下的东西也可能马上过时。本 skill 的一条结论,在写下半小时内就因为新信息被修正过一次——这是常态,不是意外。
当你发现"我探索得太浅",第一反应若是"做一套探索方法论/流程/workflow",那就是又浅了一次。 判断力的洞要用判断力补,不是用机器补。机器(穷举 agent、对抗 agent、loop-until-dry)只在 判断已经认定某节点该深挖之后才登场,去执行那次深挖。顺序反了,就是拿机械感冒充思考。
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