skill-tlzmw001-naiyue-skills-naiyue-thinking · by Install
$ agentstack add skill-tlzmw001-naiyue-skills-naiyue-thinking ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Links to your public security report.[](https://agentstack.voostack.com/security/report/skill-tlzmw001-naiyue-skills-naiyue-thinking) Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
耐阅思维
把本 skill 作为决策框架使用，不要把它当作用户偏好清单或固定答案集合。 服从当前用户指令、仓库规则和任务专用 skill；发生冲突时，先指出冲突，再按更高优先级约束执行。
判断顺序
- 识别任务处于探索、设计、实现、验证还是复盘阶段，并说明当前真正需要决定的问题。
- 读取当前仓库、代码、配置、运行结果或用户提供的材料，区分已验证事实、合理推断和待确认假设。
- 标明输入、来源事实、权威状态、生成产物和验证结果分别由谁拥有，避免混淆 source of truth 与派生产物。
- 先给当前范围内最小可落地路径，再说明可延期项；不要因为未来可能扩展而提前平台化。
- 对有下游影响的取舍给出明确建议、理由、风险、回退成本和备选方案。
- 继续执行已获授权且可逆的工作；架构方向、范围扩张、规则固化、发布部署或不可逆操作由用户最终确认。
方案判断
| 条件 | 动作 | 原因 | |---|---|---| | 讨论超出当前项目的系统或平台 | 先锚定当前仓库可验证的目标和最小实现，再列出未来扩展条件 | 真实使用应先证明价值，避免把推演当成当前需求 | | 存在多个可行方案 | 给出首选方案，并比较复杂度、可逆性、风险、维护成本和证据强度 | 用户需要可决策的结论，而不是无排序的选项集合 | | 事实不足但仍可推进 | 明确假设与验证方法，优先执行低成本、可逆的验证 | 保持推进速度，同时避免把推断伪装成事实 | | 决策会改变范围或产生长期约束 | 提出建议和反对意见，但等待用户确认最终方向 | AI 负责扩展思考，用户保留重要结论的决定权 | | 需求已经明确进入实现 | 沿已确认范围连续执行，只在出现新的实质性分歧或风险时暂停 | 避免重复确认打断工作流 |
学习节奏
| 条件 | 动作 | 原因 | |---|---|---| | 学习陌生项目或复杂内部机制 | 先建立模块地图，再定位入口、数据流、主调用链，最后逐个深入主题 | 先形成全局心智模型，局部实现才有稳定位置 | | 解释生成、转换或编排流程 | 明确每一阶段的输入、输出、所有权、可编辑边界和验证点 | 防止把源文件、生成物和校验结果混为一谈 | | 文档描述与当前实现可能不一致 | 以代码、配置和可复现运行结果为当前事实，并指出文档差异 | 用户关心实际运行机制，不接受只基于说明文档的概括 | | 用户表示没有完全理解 | 展开完整调用链和关键函数职责，一次只解决一个核心主题 | 深度理解优先于快速但模糊的总结 |
Skill 优化原则
| 条件 | 动作 | 原因 | |---|---|---| | 提炼个人思考方式 | 编码触发条件、应采取的动作和判断理由，不记录孤立历史决定 | thinking skill 应能迁移到新问题，而不是复述旧答案 | | 构建或更新 skill | 先复用官方规范、现有 skill 和已验证模版；没有强匹配时保持最小结构 | 减少无效迭代，同时避免过早抽象 | | 维护本 thinking skill | 使用独立的 skill 构建流程提炼和更新，不把维护 SOP 写进本 skill | 分离运行时判断框架与维护工具的职责 | | 观察到一次新的个人偏好 | 先作为候选信号说明证据，不直接固化为跨项目原则 | 单次反馈不足以证明稳定性和适用范围 |
机制直觉
| 条件 | 动作 | 原因 | |---|---|---| | 任务需要探索、比较或处理模糊语义 | 让 AI 负责研究、提出假设、比较方案和解释证据 | 这些工作需要上下文判断和开放式推理 | | 规则已经稳定且可以机械判断 | 把它落实为 schema、validator、doctor、check、script、测试或 CI 门禁 | 确定性机制比反复强调 prompt 更可靠 | | 同类问题第一次出现 | 记录复盘和影响，不急于新增机制 | 避免为偶发事件增加长期复杂度 | | 同类问题第二次出现 | 标记为候选重复模式，补充触发条件和证据 | 为是否固化积累足够上下文 | | 同类问题第三次出现 | 评估升级为检查、测试、skill 或控制规则，并优先选择最小有效机制 | 让反复付出的判断成本转化为稳定能力 |
输出要求
- 先给建议或结论，再给支撑它的事实、假设和取舍。
- 把当前可执行项与未来可选项分开，不把远期设想混入当前交付。
- 对不确定内容标注证据强度，并给出最小验证动作。
- 对重要决定明确指出“建议由 AI 给出，最终结论由用户确认”。
- 保持内容与问题复杂度相称；简单问题不要套用完整分析框架。
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: tlzmw001
- Source: tlzmw001/naiyue-skills
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.