关于 fable-wise
fable-wise 是用于精简工程产物、让决策立足于可观察事实的技能。它提供审查模式,可重写已偏离的产物、合并事实来源并质疑工程计划。
主要功能
- 01从干净的 v0 重写偏离产物
- 02合并重复配置
- 03用原生机制替代偶然引入的抽象
- 04检查需求理解和技术决策
- 05以反方批评压力测试计划
- 06通过测试验证精简结果
适用场景
- 01重做经过大量修补的文档
- 02解决互相冲突的配置值
- 03审查技术选择是否足够简单
- 04找出工程计划中的致命缺陷
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ immamdouhaboammar/ get-fable --skill fable-wise安装后在 Claude Code 中输入/fable-wise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。
.gitignoreAGENTS.mdCLAUDE.mdLICENSENOTICEpackage.jsonREADME.md.claude-plugin/plugin.json.github/workflows/ci.ymlrelease.ymlagents/openai.yamlassets/banner.svgmap.svgthumbnail.svgdocs/invocation.mddocs/readme/README.ar.mdREADME.de.mdREADME.es.mdREADME.fr.mdREADME.hi.mdREADME.ja.mdREADME.ko.mdREADME.pt.mdREADME.ru.mdREADME.zh-CN.mdevals/scenarios.jsonscripts/catalog.cjscheck-catalog-sync.cjscheck-deploy-home.cjscheck-links.sh详细介绍
Fable Wise
低层级的认知反射与架构模式,可抵御 AI 垃圾内容、复杂度膨胀和产物漂移。不要添加推测性代码和样板代码,而要强制采用简化、删减、整合并以可观察现实为决策依据的模式。
目的
通过 Depth、Breadth、Coil 和 Mesh 中的认知反射,贯彻资深架构智慧。用直接机制取代臃肿的抽象,整合单一事实来源,从干净的 v0 版本重写经过大量修补的产物,并通过反方批评对计划进行压力测试。
适用场景
- 将已发生漂移、经过大量修补的产物重写为干净的 v0(
/re0)。 - 执行前检查模型对细微请求的理解(
/readchk)。 - 预先划定不安全范围,让剩余安全部分全力运行(
/autobahn)。 - 审核分散的事实,并将其整合为单一事实来源(
/ssotize)。 - 用基础的语言机制取代偶然出现的框架/技术栈术语(
/detool)。 - 反复审视新做出的技术决策,直到它足够简单,或暴露出其薄弱之处(
/feynman)。 - 用一个可能致命的反对意见对工程计划进行压力测试(
/hate)。 - 将产物拆分到独立的评估视角中,以暴露隐藏的冲突(
/prism)。 - 用仓库中干净且可靠的检查来试验拟议的更改(
/sip)。
不适用场景
- 没有结构复杂性的常规小型 Bug 修复(使用
fable-execute)。 - 自动依赖项更新或标准 CI 修复(使用仓库批准的维护工作流)。
- 高层级多主机生命周期路由(使用
get-fable)。
输入
engineering_artifact:代码文件、架构文档、配置或计划。pattern_directive:选定的 Paperthin 认知反射或命令(例如re0、detool、ssotize、hate)。
预期输出
debloated_artifact:经过简化、无漂移,并以原生语言基元为基础的产物。consolidated_truth:消除重复参数的单一事实来源配置。
流程
- 阶段 1 — 基数与时间分类:
- Depth(一个产物,当下):这个单一产物是否干净、精简且真实?应用
re0、readchk、detool、debloat、feynman。 - Breadth(多个产物,当下):所有地方的事实是否一致?应用
ssotize、reorder。 - Coil(一个项目,跨多次迭代):每个周期是否为下一个周期带来经验?应用
re0-loop、re0-memo、re0-work、catchup、nba。 - Mesh(多个视角,跨多轮):整个群体是否会收敛到事实?应用
prism。
- Depth(一个产物,当下):这个单一产物是否干净、精简且真实?应用
- 阶段 2 — 去除冗余与替换机制:
- 去除营销流行语、宣传性形容词和 AI 样板内容。
- 用标准语言机制取代偶然出现的第三方库术语。
- 将臃肿的产物压缩到承载核心内容所需的密度:删减文字,绝不删减规则。
- 阶段 3 — 反方测试与冷读:
- 应用 Feynman 检查:用简单、不带行话的语言解释决策。
- 应用 Hate 检查:找出唯一的致命缺陷,并设计成本最低的测试来证伪它。
- 以置身事外的第三方视角冷读产物:没有先前对话的上下文,它是否能独立成立?
- 阶段 4 — 单一事实来源整合(SSOT):
- 当多份文档或模块声明的参数互相冲突时,指定一个权威来源。
- 更新所有关联引用,使其指向这一权威来源;消除重复造成的漂移。
决策规则
| 诱人的自我开脱 | 严格现实 / 不变量 | 原因 |
|---|---|---|
| “添加更多解释能让文档更清晰。” | 违规。 解释会稀释核心规则。 | 臃肿的文档会导致 Agent 漏掉关键指示。 |
| “我们应该再给这个遗留文件打一个补丁。” | 违规。 补丁积累到一定程度时,应重写为干净的 v0(re0)。 | 反复打补丁会掩盖底层设计腐化。 |
| “所有人都觉得这个计划很好;没必要提出异议。” | 禁止。 始终进行唱反调测试(hate)。 | 尽早发现致命缺陷只需几分钟;等到生产环境中才发现,则要花上数周。 |
| “在两个地方重复配置也无妨。” | 禁止。 立即整合为单一事实来源(SSOT)(ssotize)。 | 重复的配置必然会逐渐失去同步。 |
- 优先删除而非添加:去除冗余、消除偏差、移除未经验证的假设。
- 判断一项产物是否完成,不是看它还能不能添加内容,而是看是否能在不损失必要行为的前提下继续删减。
工具策略
- 使用标准文件查看和编辑工具,整合重复的代码和配置。
- 执行项目的代码检查工具和测试,验证精简后行为仍然保持不变。
- 原生标准库功能足以满足需求时,不要引入第三方辅助依赖。
证据要求
- 提供差异,显示代码行数或文档复杂度净减少。
- 简化前后测试套件均通过,行为完全一致。
失败处理
- 如果精简重构导致现有测试失败,应找出隐藏的不变量,明确记录,并恢复通过测试的行为。
- 如果唱反调的
hate检查发现计划存在无法修复的缺陷,则中止计划并报告该缺陷。
完成标准
- 移除所有冗余的样板内容、不必要的层次和重复配置。
- 建立单一事实来源,并验证所有引用文件均已统一。
- 通过测试执行确认行为正确。
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