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first-principles-thinking

first-principles-thinking

github.com/ysskrishna生产力1880 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 first-principles-thinking

first-principles-thinking 是用于重新审视策略、设计、成本或流程假设的结构化技能,引导分析从证据和可辩护的基本事实出发,推导结论及其影响。

主要功能

  1. 01说明重建目标和分析阶段
  2. 02梳理惯例与隐含类比
  3. 03追问假设及其来源
  4. 04区分基本事实与假设
  5. 05推导结论及其影响

适用场景

  1. 01重新评估照搬现有公司的设计
  2. 02审查因习惯而延续的成本或流程
  3. 03判断策略假设是否成立

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/ysskrishna/ai-agent-skills --skill first-principles-thinking

安装后在 Claude Code 中输入/first-principles-thinking确认已加载。

附带文件references/example.md

详细介绍

第一性原理思维

质疑沿袭下来的包袱。只从你能论证的基石出发重建。

适用场景

  • “我们为什么要这样做?”“这真的有必要吗?”“如果从头开始,这要花多少钱?”
  • 从既有企业照搬的策略或设计(例如“X 领域的 Uber”),但没人核实过。
  • 仅仅因为一直如此而存在的成本、架构或流程选择。

跳过:没有意愿重新审视假设、只需快速遵循惯例的清单;或无需建模的纯社交协调。

开始之前

  1. 在一个区块中说明:重建目标(要立足于基础的信念、成本、设计或策略)和流程(梳理现状、质疑、基石、重建、影响)。
  2. 先收集资料。 阅读代码、合同、规范或数据,了解实际要求是什么(法规、SLA、测得的限制),然后再将任何内容标记为基本约束。只有对于工具无法解答的不可变约束,才最多提 3 个问题。
  3. 简化流程。 小问题:3 条假设、3 项基石、分 3 步重建、2 项影响。

步骤

1. 梳理现状

说明人们依赖的惯常答案或类比。列出带有倾向性的词语和隐藏的比较对象。

2. 质疑

针对每项主要假设,说明:假设:…… - 为何相信?(权威、类比、经验) - 如果不成立呢?

3. 基石

列出经得起审视的事实:物理规律、逻辑、算术、法律强制要求、真实用户有据可查的需求。为每项标记 [FUNDAMENTAL] 或 [ASSUMPTION]。

尽量列出至少 3 项可靠的基石。如果不足 3 项,用一句话说明原因。

4. 重建

仅使用 [FUNDAMENTAL] 项,通过编号步骤推导结论。“行业标准”不能作为前提,除非将其转化为基本事实(例如,“买方要求 SLA X,因为法规 Y 有此规定”)。新前提应先添加到“基石”中并标记。

5. 影响
  • 所以呢: 与惯常做法相比,有什么变化。
  • 假设错误的代价:如果某项带标记的假设不成立。
  • 有助于决策时,简要对比与惯例的差异。

如果基石不足以支撑重建,请写明依据不足,并列出补充哪些证据可以解决问题。

常见陷阱

  • 把偏好或习惯称为“基本事实”。
  • 从第一性原理出发重建,最后得到与旧答案完全相同的结论。这没有问题,只要每一步都有依据;如果确实如此,就直说。
  • 故作深刻。让每一步都简短且可核查。
  • 忽略转换成本。从头设计出更好的方案,也未必能在迁移后胜过现有方案。

示例:references/example.md。

检查清单

  • 已说明目标和流程
  • 梳理现状部分指出了惯例或类比
  • 质疑部分说明了持有每项假设的原因
  • 基石已标记为 [FUNDAMENTAL] 或 [ASSUMPTION]
  • 重建仅使用基本事实
  • 影响部分说明了变化和假设错误的代价

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