wrap-decision

name	wrap-decision
description	WRAP 決策框架 — 認知偏誤防護、選項擴增與資料充足度閘門。防止自動駕駛、假選項、證據不足下的倉促決策。Use when: 被困住或連續失敗 2+、宣稱「做不到/無法/禁止」前、偏離核心目標、根因分析、代理人失敗歸因、提案評估、重大架構或規則決策、個人化建議（健康/醫療/金錢/法律）前、Context 沉重時。Triggers: stuck, blocked, loop, no progress, 分析, debug, 做不到, 限制性解法, 個人化建議, 具體推薦。

WRAP 決策框架 Skill

框架結構：錨點確認 → Step 0（資料充足度閘門）→ W（擴增選項）→ R（實境檢驗）→ A（拉開距離）→ P（準備好犯錯）→ 絆腳索（持續監控）

核心理念：提醒決策者「你是有選擇的」，不替決策者做選擇。

本 SKILL 為通用 WRAP 規則，獨立於任何專案框架。若本專案有對應落地實作，詳見 SKILL 尾部「本專案落地」索引。

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觸發條件

情境	識別特徵	模式
連續失敗	同一問題修改 2+ 次仍失敗	快速
被困住	表達「做不到」「沒辦法」「不支援」「禁止」「不可能」	快速
偏離核心	連續 2+ 個任務單位不在當前迭代目標	完整
重大決策	影響架構/流程/版本方向的非技術決策	完整
救火排擠	花 > 30 分鐘在非原定計畫的問題上	快速
分析任務	根因調查、代理人失敗歸因、測試失敗檢討	快速+（配合 two-phase reflection）
根因深度反思	error-pattern 根因章節、用戶質疑「分析太表層」、ANA Ticket 產出	Phase 2 WRAP 強制（見 .claude/methodologies/three-phase-reflection-methodology.md）
反思深度質疑（S4）	用戶說「太表層」「不夠深」「再想想」「這解釋不了」「為何不是」「更深一層」「還有其他可能嗎」，或使用 introspection 關鍵字；與 S2（被困住）的語意差異：S4 是正向「想更深」（質疑分析不夠徹底），S2 是否定「做不到」（宣告限制性結論）；Hook category: reflection_trigger（非 wrap_standard）	three-phase-reflection 強制（見 .claude/methodologies/three-phase-reflection-methodology.md）：Phase 1 列 5+ 候選假設 + Reality Test + 2 層深因 → Phase 2 WRAP 檢驗 → Phase 3 方法論對照
提案評估	評估提案可行性	完整
個人化建議	使用者用「我」「我該」「推薦給我」，或話題涉及健康/運動/裝備/金錢/法律/醫療	Step 0 強制

快速模式（5 分鐘）：錨點 + Step 0 + W + 基本率（R 核心）+ 機會成本（A 核心）+ 決定 完整模式（15-30 分鐘）：全階段 Step 0 強制：個人化建議場景，不論採用哪個模式，Step 0 為必經閘門

各專案可依自身工作流建立機器可讀觸發條件、自動觸發機制、關鍵字清單對應，以及任務啟動階段的簡化三問（W/A/P 1-2 分鐘版）。本專案落地實作詳見 SKILL 尾部「本專案落地」索引。

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0. 錨點確認（Anchor Check）

進入分析前先確立錨點。

第一錨點 — 產品決策：

問題	目的
「誰是我們的客戶？」	建立決策錨點
「當前的核心目標是什麼？」	對齊迭代目標

第二錨點 — 流程決策：

問題	目的
「這個流程改善影響決策品質或開發效率嗎？」	區分「改善工具」vs「低價值維護」
「不做這個改善，會重複付出什麼代價？」	評估一次性投入 vs 持續回報

閘門判斷：

這個問題影響核心客戶 / 核心目標嗎？
    ├─ 是 → 進入 Step 0
    ├─ 否 → 這個流程改善影響決策品質或開發效率嗎？
    │        ├─ 是且持續回報 > 一次性投入 → 進入 Step 0
    │        ├─ 是但低回報 → 建提案（提案暫存區） → 回到核心任務
    │        └─ 否 → 記錄待辦 → 回到核心任務
    └─ 純粹救火 → 建任務單位 + 低優先級 → 回到核心任務

引用：英特普拉思特「病人才是我們的客戶」— 確立後，所有困難的決定都有了錨點。

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Step 0. 資料充足度閘門（Data Sufficiency Gate）

核心問句：「我手上的資訊夠做這個決策嗎？還是我正在用假設替代資料？」

模式辨識

模式	特徵	答案來源
資訊查詢	問的是客觀知識（「X 和 Y 差別」「怎麼運作」）	公開資料即可
決策諮詢	問的是「我該怎麼選/做/買」	必須基於當事人條件

使用者說「我是 X」、「推薦給我」、「我該買哪個」 → 決策諮詢。不能用群體平均值替代個案資料。

判定流程

Step 0：資料充足度檢查
    │
    ├─ 檢查 1：我知道當事人是誰嗎？（年齡/性別/身體/財務條件）
    ├─ 檢查 2：我知道當事人的目標嗎？
    ├─ 檢查 3：我知道當事人的限制嗎？（預算/時間/禁忌）
    ├─ 檢查 4：我知道當事人的環境嗎？（地區/可用資源）
    ├─ 檢查 5：我在用「平均值假設」替代「個人資料」嗎？
    └─ 檢查 6：如果假設錯誤，後果會嚴重嗎？
        │
        ▼
判定結果
    ├─ 資料充足 → 進入 W 階段
    ├─ 資料不足 + 低風險 → 進入 W，但標記假設
    ├─ 資料不足 + 中風險 → 暫停，漸進式問 2-3 個關鍵變數
    └─ 資料不足 + 高風險 → 強制完整問卷 + 建議諮詢專業人士

為什麼 Step 0 必須在 W 之前

W（Widen Options）是「擴增選項空間」，但選項的意義取決於當事人條件。如果不先確認資料充足度：

表面現象	實際狀況
列出 A/B/C/D 四個選項（看似多元）	四個選項都基於「用戶是平均值」的假設
對選項做 Reality Test	只是驗證「對平均值用戶是否可行」，非「對此用戶可行」
Attain Distance 考量機會成本	比較的是錯誤假設下的成本
Prepare to be Wrong	預想的失敗原因都是技術性，忽略「假設錯誤」這個最大風險

結論：Step 0 缺失會讓整個 WRAP 流程變成「精美的錯誤分析」。

反模式偵測

警告信號	含義
Widen Options 時寫出「適合的用戶選 A，其他用戶選 B」	已承認用戶差異會影響選擇，卻未先確認用戶是哪種
選項描述含「通常」「一般來說」「大多數人」	用群體敘述替代個體判定
執行 Reality Test 時發現「數據來源是群體統計」	這是 Step 0 應檢出的問題，不是 R 的工作
Attain Distance 的機會成本計算需假設用戶偏好	偏好是 Step 0 資料，不該在 A 階段假設

失敗模式：Step 0 最容易被跳過是因為反問當事人打斷對話流暢度。但流暢度的代價應該由當事人決定，不是由決策者單方面優化掉。

各專案可建立個人化建議的三層機制（識別 / 分級 / 誠實）。本專案落地實作詳見 SKILL 尾部「本專案落地」索引。

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W — Widen Your Options（擴增選項）

核心問句：「還有什麼其他方式可以達成目標？」

爬梯子法（由近到遠）

層級	搜尋範圍	做法
0. 身邊	本專案既有程式碼/模組	搜尋既有 API
1. 同層	本專案其他模組的做法	檢查類似功能的實作
2. 同領域	社群（GitHub Issues、文件）	網路搜尋
3. 跨領域	其他工具/框架的類比方案	AI 內建知識調用

每層找到可行方案就停止，找不到才往上爬。

品質檢查

檢查	問題	不通過的信號
選項消失測試	如果以上全部不能選，還能怎麼做？	想不出來 → 框架太窄
假選項偵測	選項之間有實質差異嗎？	全部指向同一根因/同一途徑 → 季辛吉陷阱
框架測試	能否用一句話概括所有選項？	可以 → 選項多元性不足
方案性質三類涵蓋（PC-095）	候選方案是否涵蓋 新增工具 / 改造既有 / 零工具或純文件 三類？	全屬「新增工具」→ LLM toolification 偏見，強制補「改造既有」與「零工具」選項
方案關聯性檢查（PC-095）	任兩方案是否可退化為同一方案或既有機制？	可退化 → 實質選項數量要重算（假多樣性）
Consider the Opposite	如果我相信的正好相反，會怎樣？真正該問的問題是什麼？	能提出有力相反論述 → 重新定義問題後從 W 重跑

Consider the Opposite 是最容易被跳過但最重要的檢查 — 也是防止「在錯誤問題框架下擴增選項」的最後防線。詳細操作與範例見 references/detailed-techniques.md。

方案性質三類涵蓋與方案關聯性檢查源自 PC-095：LLM 訓練資料偏向「新工具教學」，W 階段候選方案結構性偏向「新增工具」，排除「改造既有機制」與「零工具」選項。即使補上 N 方案，若方案間強關聯也可能退化為 1 實質選項。W10-017（案例 1）與 W10-017.9（案例 2）均為 parallel-evaluation Plan 視角揭露。

假設層級多元性（真 Widen 原則）

選項必須在「假設根因」層級多元，而不只是「實作手段」層級多元。

Widen 出多個方案 ≠ 真正擴增了選項空間。若所有方案都接受同一個未驗證的根因假設，仍是偽 Widen — 方案脫靶率會集中分佈（要嘛全中、要嘛全脫）。

最低操作：列方案前先寫出「我假設問題是 X 造成的」，再質疑 X 是否為真根因。

完整偽 Widen 防護（三層質疑 + Reality Test 閘門 + 警告信號）與本專案案例見 SKILL 尾部「本專案落地」索引。分析類任務（根因調查、設計決策）建議完整執行。

多輪迭代查詢（深度議題建議）

對複雜議題（如規則設計、提案評估），W 階段不應一次性完成擴增，採四輪迭代結構：

輪次	名稱	目的
1	發散型 (Divergent)	廣泛關鍵字鋪面建立問題地圖
2	具體化 (Concrete)	將抽象主題轉為具體案例
3	精準化 (Precise)	從前兩輪提煉精準關鍵字深挖
4	反向驗證 (Inverse)	對結論找反例 / 批評 / 反駁

進入下一輪訊號（至少 3 條）、邊界條件、實證統計詳見 references/iterative-research.md。

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R — Reality-Test Your Assumptions（實境檢驗）

核心問句：「需要什麼事證才能證明這個方法可行？」

基本率 > 預測

壞問題（預測）	好問題（基本率）
「這樣改會成功嗎？」	「這類問題的常見解法有哪些？成功率？」
「這是不是根因？」	「這類症狀的常見根因分佈是什麼？」
「代理人會完成嗎？」	「這類任務耗盡資源的常見閾值是什麼？」

Zoom Out + Zoom In

方法	做法	產出
Zoom Out	搜尋基本率：多少人遇到？常見解法？	統計性判斷
Zoom In	讀具體案例內文、實際變更內容	直覺性判斷

兩者缺一不可：基本率建立基準，近距離檢視觸動直覺。

Zoom Out 前置確認（搜尋範圍校準）：

搜尋前問自己：「我搜尋的是問題本身的基本率，還是我預設解法的基本率？」

• 搜尋「tool call 閾值校準」→ 預設解法的基本率（狹窄）
• 搜尋「為什麼要拆分任務」→ 問題本身的基本率（廣闊）

清單類答案的來源核對

LLM 列清單時最容易產生幻覺（會「補齊」看起來合理的項目）。Reality Test 對清單類答案必須執行逐項對 source 核對，禁止整批信任。

最低規則：

• 找到該領域的權威 source（官方 docs、本機 spec、Context7）
• 清單每一項對照 source；找不到 → 標記為候選幻覺
• 單項細節（schema、欄位語意）比整體清單可信

完整防護（幻覺模式分類、逐項核對流程、反模式）與本專案案例見 SKILL 尾部「本專案落地」索引。

試水溫（Ooch）

對每個選項問：「能否用最小成本驗證？5 分鐘內能得到初步答案嗎？」

• 能 → 先試水溫再決策
• 不能 → 進入完整分析

鋼鐵人測試（Steelman）

選定方案後、執行前：

1. 「用最有力的方式陳述被放棄選項的優點」
2. 「列出選定方案的三個缺點」

做得到 → 決策品質足夠；做不到 → 回到 R 階段補充。

反向驗證範本（深度議題建議）

對結論做反向搜尋避免確認偏誤。標準格式：

| 我們的結論 | 反向搜尋目標 |
|----------|-----------|
| [結論] | [批評 / 反例 / 反駁 / 限制] |

至少涵蓋 4-8 種反向方向類型（學術批評 / 反方論點 / 失效情境 / 統計限制 / 文化限制 / paternalism 警示 / trade-off 揭露 / 自我參照悖論）。

詳見 references/iterative-research.md 「反向驗證實踐範本」章節。

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A — Attain Distance（拉開距離）

核心問句：「投入這個問題的時間，會擠壓哪個更重要的目標？」

前置強制檢查（PC-080 / PC-088 防護）

來源：PC-080 WRAP A 階段框架檢查未做 + PC-088 LLM tool selection 偏誤。進入 A 前必完成以下 4 項檢查，任一觸發即回 W 階段重擴增。

檢查項	問題	觸發條件
框架概括測試	能否用一句話概括所有候選方案？	「能」→ 選項多元性不足，回 W
反面框架識別	問題的反面框架是什麼？（例：「如何擋 X」的反面是「為何會有 X」）	未列出反面框架即進 A → 強制停下列出
相反論述檢視	Consider the Opposite：若我相信的正好相反會怎樣？真正該問的問題是什麼？	能提出有力相反論述 → 重新定義問題後從 W 重跑
Tool selection check（PC-088）	物化 / 步驟數 / 目的地 / 白名單 4 問（見下）	任一問暴露繞路 → 回 W 換 1 步工具

Tool selection check 觸發條件：選 tool 前 + 預估步驟數 > 2 + 涉及 Write/Bash 組合（例如 Write 暫存檔再 Read 再 Bash 寫入）。

Tool selection 4 問（PC-088 物化檢查）：

問題	核心	範例（反模式 → 正確）
Q1 物化檢查	我是否把「解決方案」物化為「工具」（「用 Write 建檔」），而非解決「問題」（「把文字寫進 ticket」）?	「Write /tmp/ctx.md 再 Read 再 bash append-log」（物化）→「heredoc append-log」（解決問題）
Q2 步驟數檢查	選擇路徑的實際步驟數是 N? 有無 1 步路徑被忽略?	3 步（Write→Read→Bash）→ 1 步（heredoc Bash 或 Edit ticket md）
Q3 目的地檢查	工具產出目的地是 CLI/檔案系統? 匹配需求嗎?	目的是寫進 ticket md → 首選 Edit md / heredoc CLI，非 Write 到 /tmp 中介
Q4 白名單檢查	目前工具是否在「低摩擦首選」名單外（偏好 heredoc Bash / Edit 直接編輯，次選 Write 類）?	長文寫入 ticket 首選 Edit md 或 cat <<'EOF' heredoc

違反防護的代價：A 階段方案比較表面周詳，實際全指向同類型解法（如本專案 W13-007 案例：6 方案全在「擋訊號」框架，用戶 reframe 後整個 A 階段失效重做）；或單步最優化但總步驟盲（PC-087 繞 /tmp 3 步路徑被 LLM 誤估為「容易」）。

完整 4 問操作細節與 PC-087 情境驗證見 references/detailed-techniques.md 「Tool selection check 詳細技巧」章節。

機會成本顯性化

每個選項強制列出：

選項 A：[做法]
  機會成本：花 X 時間，這段時間可以 [替代用途]
  風險：[可能失敗的條件]
  不選其他的代價：[放棄什麼]

引用：DVD 實驗 — 只加上「不買，留下 14.99 美元買別的」，不買率從 25% 升到 45%。顯性化機會成本能改變決策。

10/10/10 規則

時間	問
10 分鐘後	這個決定當下的感受
10 個月後	這個決定對使用者/專案的影響
10 年後	這個決定對整體生態/信任度的影響

核心優先事項對齊

問題	目的
「這個決策服務於哪個優先事項？」	對齊
「如果優先事項衝突，哪個排第一？」	排序
「投入這問題的時間，擠壓哪個更重要的目標？」	機會成本

排序確定後，低優先事項的決策自動有答案 — 記錄延後，不投入時間。

提案系統對接

不是「待辦清單」（焦慮全部做完），而是「安全停放區」（想法被記錄，明確標示「現在不做」）。

系統	角色
提案暫存區	安全停放區 — 記錄想法，不代表要做
任務追蹤系統（pending）	承諾清單 — 已決定要做，排入排程
迭代目標文件	核心優先事項 — 當前迭代的目標

悖論識別檢查清單（規則 / Skill / Hook 設計時必檢）

設計規則 / 流程 / 系統時，必對 5 條檢查清單逐項自檢：

• 此規則是否本身違反它要保護的價值？
• 此規則是否通過 4 條件 benevolent paternalism 測試？（實質傷害 / 介入有效 / 利益大於風險 / 最小限制）
• 此規則的「正確示範」是否本身違反它要禁止的模式？
• 此規則的設計者立場是否被透明化？
• 此規則是否預留「用戶可覆蓋」機制？

詳見 references/anti-paternalism.md（含 W14-019 規則 5 paternalism 悖論案例）。

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P — Prepare to Be Wrong（準備好犯錯）

核心問句：「假設這個方案失敗了，最可能的原因是什麼？」

決策確定後、執行前，完成四項檢查：

檢查	問題	判斷
行前預想（Premortem）	假設 12 小時後失敗了，列出 3 個最可能原因	任一原因可能性 > 50% → 重新評估
未來區間	最好的結果？最壞的結果？	兩端都能接受嗎？
安全係數	預估時間/資源 x 1.3-1.5	緩衝夠嗎？
回退計畫	失敗怎麼回退？回退成本？	回退成本 > 收益 → 重新評估

Gary Klein 方法：先假設計畫失敗了，然後問「是什麼殺了它？」比問「可能會失敗嗎？」多產出 25% 的洞察（且更具體）。

自我暴露偏好實踐（提供建議時必行）

提供建議時必暴露偏好、推理鏈、盲點，不偽裝中立：

實踐	禁止	正確
暴露偏好	假裝中立提問	「我傾向 X，理由 Y」
暴露推理鏈	只給結論	列出推理步驟讓用戶可追溯
暴露盲點	假裝完整考慮	「我可能漏掉的角度有 Z」
標記偏誤	標 (Recommended)	改為「我目前的猜測」或不標

Voss 自陳：「one person's influence is another person's manipulation」——影響力的本質取決於是否被透明化。標記 (Recommended) 已被學術界（DarkBench）列為 LLM dark pattern。

詳見 references/anti-paternalism.md 「自我暴露偏好實踐」章節。

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5. 絆腳索（Tripwire）

核心理念：絆腳索不保證做出正確決定，但讓你意識到「是該做決定的時候了」。

絆腳索類型

類型	觸發條件	動作
期限型	非核心問題花 > 15 分鐘	建任務延後，回到核心
失敗型	同一修改連續 2 次失敗	搜尋社群或換方向
偏離型	連續 2+ 個任務不在當前迭代目標	回到核心任務
回退型	已回退過一次	完全停止，換方向
嘗試型	同一問題修改嘗試 2 次	向外求解
資料充足度	進入決策諮詢前	強制 Step 0 閘門

完整類型（含正面絆腳索 — 捕捉意外成功）、命名效應、切割機制見 references/tripwire-catalog.md。本專案的 Hook 自動觸發與訊號對應見 SKILL 尾部「本專案落地」索引。

階段間切割點

WRAP 每階段之間是切割點 — 強迫問「要不要繼續」：

• Step 0 完成 → 「資料夠了嗎？還是需要先問？」
• W 完成 → 「選項品質夠嗎？」
• R 完成 → 「證據支持哪個選項？」
• A 完成 → 「這符合核心優先事項嗎？」
• P 完成 → 「行前預想的風險可接受嗎？」

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與其他決策類 Skill 的關係

Skill 類型	分工
技術方案比較（3+ 方案比較）	方案比較用專用 skill；認知偏誤防護用 WRAP
Bug 證據驅動修復	明確 bug 用證據驅動修復 skill；被困住/連續失敗用 WRAP
任務認知負擔評估	任務拆分用專用 skill；決策品質用 WRAP
決策格式模板（5W1H）	格式模板負責「怎麼寫」；WRAP 負責「怎麼想」
學習捕捉	WRAP 的正面絆腳索串接學習捕捉 skill

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參考文件

通用（可跨專案複用）

文件	內容
references/detailed-techniques.md	每階段的詳細技巧、範例、書中引用（DVD 實驗、努金調解、季辛吉陷阱、Gary Klein 方法）
references/pm-checklist.md	快速模式 + 完整模式檢查清單 + 決策品質自測
references/tripwire-catalog.md	絆腳索類型完整目錄、自動駕駛失敗模式、切割機制、命名效應
references/iterative-research.md	多輪迭代查詢方法論（4 輪結構：發散 → 具體化 → 精準化 → 反向驗證 + 進入下一輪訊號 + 反向驗證 8 種類型範本）
references/anti-paternalism.md	悖論識別檢查清單 + 自我暴露偏好實踐（4 條件 benevolent paternalism 測試、自我參照悖論識別、Recommended 標記是 dark pattern）

本專案落地（book_overview_v1 特定）

文件	內容
references/project-integration/README.md	本專案整合層導讀、依賴方向、讀取路徑、維護原則
references/project-integration/triggers-alignment.md	YAML/Hook/SKILL 三層觸發條件對應
references/project-integration/simplified-three-questions.md	任務啟動簡化三問的實作對齊
references/project-integration/pseudo-widen-guard.md	偽 Widen 防護完整規格 + 本專案案例
references/project-integration/source-verification.md	來源核對完整規格 + 本專案案例
references/project-integration/personalized-advice.md	Step 0 個人化建議本專案落地
references/project-integration/pm-rules-map.md	pm-rules 索引
references/project-integration/case-studies.md	本專案 WRAP 案例集（PC/W 編號）

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Last Updated: 2026-04-18 Version: 2.2.0 — 觸發條件新增 S4 反思深度質疑（reflection_depth_challenge）說明，含與 S2 語意差異（正向「想更深」vs 否定「做不到」）及 Hook category: reflection_trigger。來源：W15-009 Solution §4 §5 T3 落地（W15-019）。 Version: 2.1.0 — 新增多輪迭代查詢方法論（W）+ 反向驗證範本（R）+ 悖論識別檢查清單（A）+ 自我暴露偏好實踐（P）+ 2 個新 references（iterative-research / anti-paternalism）。來源：W14-019 規則 5 設計過程實證。 Source: 《零偏見決斷法》(Decisive) — Chip Heath & Dan Heath