moai-foundation-thinking

MoAI Foundation Thinking

用于创造性问题解决和严谨分析的结构化思考工具包。整合了三个互补的框架，涵盖从创意生成到批判性评估的完整流程。

核心理念：广泛生成，严谨评估，深入质疑。创造力与批判性思维相辅相成。

快速参考

什么是思考工具包？

三个整合式结构化思考框架：

• 批判性评估：通过严谨的 7 步分析评估提案并发现缺陷
• 发散-收敛：通过系统化头脑风暴，将 20-50 个原始想法筛选为 3-5 个经过验证的解决方案
• 深度提问：通过 6 层递进式探究，发现隐藏需求和风险

何时使用各框架：

• 评估提案或建议：批判性评估
• 为开放式问题生成解决方案：发散-收敛
• 探索陌生领域或不明确的需求：深度提问
• 复杂决策：组合使用三个框架（先提问，再生成，最后评估）

快速访问：

• 严谨评估提案：批判性评估模块
• 创造性生成解决方案：发散-收敛模块
• 递进式探究：深度提问模块

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实施指南

框架 1：批判性评估

目的：系统评估提案、论断和建议，在做出承诺前发现缺陷。

七步评估流程：

步骤 1 - 重述：用自己的话重新表述论断或提案，确保在批评前真正理解其内容。

步骤 2 - 评估证据：检查支持性数据。证据是实证、轶事还是假设？样本量是多少？数据有多新？是否存在相互矛盾的数据点？

步骤 3 - 发现谬误：检查常见的推理错误。没有实质依据地诉诸权威。虚假两难（只给出两个选项）。根据不足的示例草率概括。歪曲对方观点来误述其他选项。

步骤 4 - 揭示假设：找出未明说的前提。要使结论成立，哪些条件必须为真？哪些假设可以检验？如果假设错误，哪些会带来最高风险？

步骤 5 - 记录替代解释：针对每个论断，思考还有什么可能解释这些证据。至少提出两种替代解读。考虑零假设。

步骤 6 - 检查矛盾：寻找内部不一致之处。提案的不同部分是否相互冲突？是否与已知事实或约束条件矛盾？

步骤 7 - 评估举证责任：判断证据是否与论断相称。非同寻常的论断需要非同寻常的证据。明确还需要哪些证据才能增强或削弱论据。

输出格式：

• 评估摘要：总体评估（强、中、弱、有缺陷）
• 主要优势：经得起审视的部分
• 关键不足：需要更多证据或修改的部分
• 建议措施：强化提案的后续步骤

原因：不加批判地接受提案会导致本可避免的失败。 影响：结构化评估可发现 60-80% 有缺陷的建议。

框架 2：发散—收敛式头脑风暴

目的：先广泛探索解决方案，再系统地筛选出最佳选项。

五阶段流程：

阶段 1 - 收集需求：清晰界定问题范围。识别利益相关者和成功标准。明确限制条件（预算、时间线、技术）。记录“必备”与“锦上添花”的标准。

阶段 2 - 发散（生成 20-50 个想法）：发散阶段重数量而非质量。生成过程中不批评、不筛选。纳入大胆、不拘一格的想法。结合并拓展已有想法。使用提示词：“如果我们……会怎样？”“我们如何才能……？”“如果……会发生什么？”

阶段 3 - 归类（分为 4-8 个主题）：找出想法之间自然形成的类别。用能体现主题的名称为每个类别命名。注意想法最多的类别（表明关注度较高）。找出没有想法涉及的空白领域（可能存在盲点）。

阶段 4 - 收敛（评分并筛选）：根据成功标准为每个类别评分（1-10 分）。根据标准的优先级进行加权评分。选出 3-5 个候选方案进行深入分析。记录淘汰其他选项的原因。

阶段 5 - 记录并验证：整理入选方案及其理由。为首选候选方案制定验证实验。识别风险并制定缓解策略。规划实施顺序。

输出格式：

• 问题陈述：清晰定义要解决的问题
• 想法数量：生成的想法总数及类别分布
• 首选候选方案：选出的 3-5 个解决方案及其评分
• 验证计划：如何测试每个候选方案

原因：过早收敛于第一个想法，会让我们错过更好的解决方案。 影响：采用发散—收敛式方法的团队能找到多 3 倍的可行解决方案。

框架 3：深度提问

目的：通过层层递进的询问，逐步揭示隐藏的需求、限制条件和风险。

六层递进式询问：

第 1 层 - 表层理解：明确提出的目标或请求是什么？成功的标准是什么？显而易见的输入和输出有哪些？验证：我能否向他人清晰地解释这一点？

第 2 层 - 问题本质：这个问题为何存在？根本原因与表面症状分别是什么？以前尝试过什么，为什么失败？如果我们什么都不做，会发生什么？

第 3 层 - 背景与限制条件：有哪些技术限制？组织或流程方面有哪些限制？有哪些时间和资源限制？存在哪些外部依赖？

第 4 层 - 用户视角：实际的最终用户是谁？他们当前的工作流是什么？哪些痛点促使他们提出此请求？什么样的解决方案会让他们失望？

第 5 层 - 方案探索：边界条件是什么？哪些边缘情况可能导致方案失效？性能要求是什么？如何与现有系统集成？

第 6 层 - 验证与风险：如何确认方案有效？可能出现什么问题？回滚策略是什么？需要哪些监控或告警？

递进深度指标：

• 浅层：仅探索第 1-2 层（快速任务中很常见）
• 中等：探索第 1-4 层（足以应对大多数功能）
• 深入：探索全部 6 层（架构决策所需）
• 全面：对所有层进行多轮探索（关键系统所需）

输出格式：

• 理解程度：浅层、中等、深入或全面
• 关键发现：各已探索层的洞见
• 待解决问题：仍需进一步调查的未知事项
• 风险评估：按严重程度列出的已识别风险

原因：停留在表面层面的理解，会导致解决方案偏离真正的问题。 影响：深入提问能将需求变更减少 40-60%。

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综合工作流

对于复杂问题，请依次使用全部三个框架：

步骤 1 - 深入提问：探索问题空间（至少涵盖第 1-4 层） 步骤 2 - 发散-收敛：根据探索结果生成并筛选方案 步骤 3 - 批判性评估：严格评估最佳候选方案

决策复杂度指南：

简单任务（1-2 个文件）：跳过思维框架（直接实现） 添加功能：深入提问（第 1-3 层）+ 简要评估 设计决策：深入提问（完整流程）+ 发散-收敛 架构变更：完整使用全部三个框架

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与 MoAI 工作流集成

SPEC 阶段（/moai plan）：

• 在收集需求时应用深入提问
• 使用发散-收敛选择解决方案
• 应用批判性评估，完成 SPEC 文档

运行阶段（/moai run）：

• 评审实现方案时使用批判性评估
• 遇到意外复杂性时应用深入提问

Agent 团队：

• team-reader（分析师角色）：深入提问框架的主要使用者
• team-reader（架构师角色）：批判性评估框架的主要使用者
• team-reader（研究员角色）：综合分析时使用全部三个框架

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配合使用效果良好

Agent：

• manager-spec：与 Philosopher 结合使用，构成完整的决策框架（规划阶段涵盖战略分析）
• manager-develop：在运行阶段推理中结合深入提问与批判性评估（DDD/TDD 根因分析、架构权衡）
• super-advisor：E1-E4 升级推理（Bug 死锁诊断、架构决策点、征询第二意见、循环死锁判定）
• team-reader（分析师角色）：规划阶段分析的主要使用者
• team-reader（研究员角色）：综合研究方法

技能：

• moai-foundation-philosopher：互补使用（Philosopher = 战略决策，Thinking = 创造性分析）
• moai-foundation-core：与 SPEC 工作流集成
• moai-workflow-spec：需求文档支持

命令：

• /moai plan：在编写规范时应用思维框架
• /moai run：在实现决策时参考

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模块深入探讨：

• 批判性评估
• 发散-收敛
• 深入提问

外部资源：reference.md

来源：整合自 critical-thinking、brainstorm-diverge-converge 和 ideation 框架

常见的自我辩解

自我辩解	实际情况
“头脑风暴适用于创意任务，不适用于工程”	工程决策也有设计空间。发散阶段能发现线性思维容易错过的方案。
“我已经对此进行了批判性评估，不需要这个框架”	无结构的评估会遗漏某些维度。该框架确保覆盖所有评估维度。
“深入提问会拖慢进度”	浅层答案会产生浅层方案。深入提问能揭示规范中遗漏的约束。
“选第一个好点子最有效率”	第一个好点子往往只是局部最优。花 5 分钟考虑替代方案，可能找到全局最优解。
“这个决策可以撤销，不需要严谨思考”	可撤销的决策仍需花时间撤销。事先严谨思考可以避免反复。

危险信号

• 架构决策文档只考虑了一个选项
• 发散阶段产生的替代方案少于 3 个
• 收敛阶段在没有评估标准的情况下选定了某个选项
• 批判性评估缺少可行性或风险维度
• 深入提问只追问了一层“为什么”

验证

• 发散阶段至少生成了 3 个不同的备选方案
• 收敛阶段使用明确的评估标准进行选择
• 批判性评估涵盖可行性、风险和影响维度
• 对主要问题的深入追问至少达到 3 个层级
• 所选方案说明了与哪些备选方案进行了比较

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第一性原理（吸收自 moai-foundation-philosopher）

用于架构决策和技术选型的五阶段战略分析框架。

适用场景

当面临解决方案空间广泛、权衡关系不明显，或现有模式可能不适用的决策时使用。尤其适用于：架构决策、技术选型、破坏性变更、性能与可维护性的权衡。

五阶段流程

阶段 1 — 假设审查：列出当前方案所依据的所有假设。逐一检验：这些假设是否经过实证验证，还是仅被惯例接受？如果判断错误，哪些假设带来的风险最高？

阶段 2 — 第一性原理拆解：摒弃类比和先例，将问题分解为基本事实。问“要让它奏效，必须满足什么条件？”，而不是“过去什么方案奏效过？”

阶段 3 — 生成备选方案：从第一性原理出发，生成不受既有限制影响的备选方案。在筛选前，争取提出 5-10 个不同方案。纳入“荒谬”的备选方案——它们往往能揭示被忽略的基本要素。

阶段 4 — 权衡分析：从以下维度对每个备选方案评分：正确性、性能、可维护性、可运维性、可逆性。根据项目背景明确设置权重。记录哪些权衡可以接受，哪些不可妥协。

阶段 5 — 认知偏差检查：在最终确定前，检查是否存在：锚定偏差（过度看重第一个选项）、确认偏差（只寻找支持首选方案的证据）、沉没成本谬误（因已有投入而保留糟糕的选择）。

完整方法见以下模块：第一性原理、假设矩阵、权衡分析、认知偏差

示例和参考资料：examples.md、reference.md

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自适应思考（Opus 4.7+ 内置，包括 Opus 5.5 和 4.8）

模型内置的推理模式（Opus 4.7 及更高版本，包括 Opus 5.5 和 4.8），可根据任务复杂度动态分配推理令牌。

推理模式

模式	触发方式	机制	兼容 GLM？
ultrathink	关键词	Claude 原生扩展推理	是
自适应思考	自动	Opus 4.7+ 内置（包括 Opus 5.5 和 4.8）	是

规则：ultrathink → 始终使用 Claude 原生扩展推理，并采用 xhigh effort。

何时启用

影响 3 个以上文件的架构决策、选项之间的技术选型、考虑中的破坏性变更、性能与可维护性的权衡，以及存在多个可行方案的复杂问题。

在 Opus 4.7+ 上：自适应思考会自动处理推理深度，无需固定预算。编排器会在用户提示词前添加 ultrathink 关键词，以启用深度推理。

引导思考收敛（可选）

较长的系统提示词（加载 AGENTS.md 及许多规则文件）可能导致模型在常规轮次中进行过多思考。若要抑制简单轮次中过度触发的推理，可添加如下引导语：“思考会增加延迟，仅当它能显著提升回答质量时才应使用——通常适用于需要多步推理的问题。如有疑问，请直接回答。”在需要时，ultrathink 关键词仍会覆盖此设置，强制进行更深入的推理。

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向后兼容标记

Sequential Thinking MCP 支持已在早期的深度推理整合中弃用。深度推理请使用 ultrathink 关键词（触发 Opus 4.7+ Adaptive Thinking）。早前的“Sequential Thinking MCP（吸收自 moai-workflow-thinking）”内容已被取代；此技能的深度推理路径已整合为 ultrathink + 上述创意框架。