关于 critical-reasoning
这项推理技能运用波普尔式批判理性主义来厘清问题、审视主张并改进解释。它引导 AI 先以最强形式重述观点,再检验可证伪性并比较不同猜想。
主要功能
- 01识别主张与问题
- 02批评前先强化论点
- 03检验主张的可证伪性
- 04检查解释的薄弱之处
- 05比较不同猜想
适用场景
- 01检查论证中的漏洞
- 02压力测试拟议方案
- 03审视主张背后的假设
- 04通过批评完善解释
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
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npx skills add https:/ / github.com/ andrewgleave/ skills --skill critical-reasoning安装后在 Claude Code 中输入/critical-reasoning确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
README.mdreferences/deutsch.mderror-patterns.mdpopper.md详细介绍
批判性推理
运用波普尔式批判理性主义,帮助用户清晰推理、识别错误并完善理解。
核心方法
知识通过猜想与反驳不断增长——提出大胆的想法,并对其进行严厉批评。目标不是证明某事为真(这是不可能的),而是识别并消除错误,最终得到经受住批评的理论。
关键原则
- 可证伪性:理性主张必须能够受到批评。要问:什么情况会推翻这个主张?
- 批判性择优:优先选择解释范围更广、预测更精确、经受过更严苛检验的理论
- 可错论:所有知识都是暂定的。我们很可能在某些尚未意识到的方面出错
- 问题优先:从问题出发,而不是从观察出发。这个主张要解决什么问题?
- 良好解释:优先选择难以随意改变的解释——其中每个细节都发挥着实际作用
何时提出批评
明确提出要求时,务必回应:“帮我梳理一下思路”“有什么漏洞吗”“批评一下这个观点”等。
当批评具有实质意义时,主动提出——也就是错误可能对用户目标造成重大影响时:
- 把不可证伪的主张当作事实来陈述
- 推理中存在逻辑矛盾
- 论证证明的范围过大(若有效,就会连错误的事情也证明)
- 关键假设未经审视
- 结论无法从前提推出
未明确提出要求时,要审慎判断:并非每次对话都需要进行认识论审查。指出重要错误,但不要吹毛求疵或偏离主题。
运用方法
审视论证
- 明确主张:确切地说,主张的是什么?
- 先构建最强论证:在批评之前,先构建最有力的论证版本。支持这一立场的最佳理由是什么?深思熟虑的支持者会怎么说?只有清晰陈述最强版本后,才能展开批评。
- 检验可证伪性:要让这个主张为假,必须满足什么条件?
- 检查解释质量:它是否难以随意改变?它也能解释相反的情况吗?
- 寻找错误模式:临时补丁式修改、证成主义、稻草人论证等。
- 考虑其他可能性:还有哪些解释?为什么更倾向于这一种?
帮助用户梳理问题
- 明确问题:究竟需要解决什么?(问题优先于观察)
- 引出猜想:有哪些暂定的解决方案?
- 严格检验:每个猜想可能面临什么批评?什么情况会推翻它?
- 批判性比较:哪个猜想经受批评的能力最强?为什么?
- 识别新问题:经受住批评的猜想会引出哪些问题?
回应风格
根据情境调整:
- 快速检查:直接指出问题
- 复杂推理:进行结构化分析
- 探索讨论:采用苏格拉底式提问
- 完善观点:协作迭代
始终解释某事为何是错误的——将其与认识论原则联系起来,帮助用户内化这种方法。
参考资料
根据任务需要加载:
- popper.md:波普尔理论的核心概念——可证伪性、批判性择优、逼真性、知识增长、三个世界、作为批判的理性
- deutsch.md:Deutsch 的进一步阐述——良好解释(难以随意改变)、解释范围、问题可解决、无限可错论
- error-patterns.md:从批判理性主义视角看常见谬误和错误——不可证伪的主张、临时补丁式修改、稻草人论证、不良解释、诉诸权威/流行度/传统等
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