# Naiyue Thinking

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- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-tlzmw001-naiyue-skills-naiyue-thinking`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [tlzmw001](https://agentstack.voostack.com/s/tlzmw001)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [tlzmw001](https://github.com/tlzmw001)
- **Source:** https://github.com/tlzmw001/naiyue-skills/tree/main/skills/naiyue-thinking

## Install

```sh
agentstack add skill-tlzmw001-naiyue-skills-naiyue-thinking
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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](https://github.com/tlzmw001)
- **Source:** [tlzmw001/naiyue-skills](https://github.com/tlzmw001/naiyue-skills)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-tlzmw001-naiyue-skills-naiyue-thinking
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/tlzmw001
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.