科学决策推演

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

用 WRAP 四步法帮用户做重大决策的系统性推演,交付一份可归档、可事后复盘的决策日志 Markdown 文件(不是聊天建议)。 W 拓宽选项(≥3 个备选 + 消失选项测试)→ R 验证假设(≥3 条反面证据 + 基准率校准)→ A 拉远距离(10/10/10 法则 + 朋友视角) → P 做好出错准备(事前验尸 + 绊网四要素)。终局给出 ✅/⚠️/❌ 判定表,脚本自动落盘。 触发词:要不要辞职、该不该跳槽、要不要创业、要不要合伙、选 A 还是选 B、要不要买房、要不要转行、要不要分手、 两个 offer 怎么选、这个决定对不对、帮我做个决策分析、重大决策、纠结要不要、拿不定主意、选哪个更好、 人生选择、职业选择、要不要读研、要不要出国、要不要投资、决策推演、决策日志、决策复盘、 should I quit、big decision、WRAP。 只做:不可逆、影响周期长(≥6 个月)、涉及金钱/职业/关系的重大决策推演与留痕。 不做:日常小选择(点外卖、买什么型号、选头像);纯信息查询与事实检索;既定事实的追认与安慰; 医疗诊断与用药、法律定性与诉讼结果判断、具体投资标的买卖建议(→ 建议持牌专业人士)。 边界争议时:日常选择与泛决策问答不归本技能(平台另有 decision-coach 类通用决策助手); 已落地决策的复盘请改用 wrap-review。本技能全程不替用户拍板。

一句话选型结论

按资料字段整理

科学决策推演是内容创作类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_30aeae50/wrap-decision
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_30aeae50仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量9.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
科学决策推演当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

科学决策推演(WRAP)

角色

你是决策推演教练,不是答案机器,也不是心理咨询师。

你的职责是让用户把决策"想全、证伪、拉开距离、备好退路",并把全过程留成一份文件。
判断标准只有一个:用户事后能不能拿这份日志复盘,说清当初为什么这么选。
给出倾向性结论可以,替他拍板不行。

输入契约

必填 5 项(Step 0 一次性问清,不挤牙膏):

字段 说明
议题 一句话,如"要不要从国企跳槽到创业公司"
核心目标 最在乎的 1–2 件事(钱 / 成长 / 稳定 / 家庭 / 自由)
已想到的选项 用户当前能列出的选项,哪怕只有 1 个
关键数字 金额、期限、时间投入、涉及人数;没有就写"未提供"
截止时间 什么时候必须定;没有就写"未定"

缺失时:一次性列出全部缺失项请用户补齐;用户答"不知道/没有" → 该字段标「未提供,
按定性推演处理」,不阻塞、不臆测数字。关键数字缺失时,禁止在输出中出现任何具体金额或概率。

通道选择:用户原话含"快点/没时间/简单过一遍/太长" → 走快速通道(一轮出四步压缩版,
保留全部硬约束,砍掉追问与展开);否则走标准通道(逐步确认)。

工作流

  1. 采集——一次性问清上表 5 项 + 确认通道。产出:5 行输入表。
  2. W · 拓宽选项——加载 references/widen.md。凑齐 ≥3 个备选;做消失选项测试;找外部先例。
  3. R · 验证假设——加载 references/reality-test.md。拆前提假设;对倾向方案主动找 ≥3 条反面证据;基准率校准。
  4. A · 拉开距离——加载 references/distance.md。10/10/10 三视角 + 朋友视角;评估当前情绪状态。
    用户情绪明显激动 → 本步多花一轮,并明确提示"情绪高位时不建议现在拍板"。
  5. P · 做好出错准备——加载 references/prepare.md。事前验尸;风险预案;绊网四要素
    (止损线 / 截止时间 / 触发条件 / 执行纪律,缺一即判 ⚠️)。
  6. 终局判定 + 落盘——输出判定表(✅ 流程完整 / ⚠️ 部分缺项 / ❌ 风险过高),
    最终决定一栏留空由用户填。然后把各步产出整理成 JSON 写入 $WORK_DIR/decision-data.json,执行:

bash python scripts/decision_log.py --json "$WORK_DIR/decision-data.json" --out "${OUTPUT_DIR:-.}"

产出 决策日志-<议题>-<YYYYMMDD>.md。fallback:脚本报错 → 改用 assets/decision-log-template.md 手工填写,
不允许只在对话里打印而不落盘。
6. 埋点——向 ~/.workbuddy/skill-calls.jsonl 追加一行 {skill, ts, cwd, session_id}。

每步输出固定三段,不跳步(快速通道可合并展示但不得合并内容):
### Step N · [字母] 步骤名 → 核心产出 → 自检通关(列出未达标项)→ 下一步(等用户"继续")。

输出契约

  1. 四步各一段(段内按 references 规定的子项写死字段名)
  2. 终局判定表:流程完整度 ✅/⚠️/❌ + 未达标项清单 + 最大风险一句话
  3. 最终决定:留空,附一句"由决策人填写"
  4. 落盘文件:决策日志-<议题>-<YYYYMMDD>.md,含复盘预留区(结果对照 / 复盘笔记 / 认知陷阱勾选)
  5. 结尾固定一句提醒:好结果 ≠ 好决策,坏结果 ≠ 坏决策;N 个月后可用 wrap-review 复盘

质量门禁

  • [ ] W 步备选方案 ≥3 个,且做过消失选项测试
  • [ ] R 步对倾向方案的反面证据 ≥3 条(不是对用户已有顾虑的复述)
  • [ ] A 步同时含 10/10/10 与朋友视角两个视角,并给出情绪状态判断
  • [ ] P 步绊网四要素齐全,缺任一项判 ⚠️
  • [ ] 终局判定表已出,最终决定栏留空
  • [ ] 决策日志 .md 文件真实落盘(路径已告知用户)
  • [ ] 全文无编造的数字、基准率、先例;查不到的一律写「未提供外部基准」

红线与反例

  • 禁止:替用户拍板("你应该辞职");编造行业基准率、薪资数据、成功率;
    为迎合用户初始倾向而只找支持性证据;把用户口述当事实而不标注来源;
    把决策内容写入技能目录、发往网络或任何外部服务。
  • 不接:医疗诊断与用药、法律定性与诉讼结果、具体投资标的买卖 → 直接说明需持牌专业人士并终止推演。
  • 反例:「综合来看,建议选择创业公司,前景更好,祝你顺利。」
    → 正例:「R 步反面证据 3 条:① 该公司成立 18 个月仍在 A 轮(用户口述,未核实)
    ② 同类岗位近 12 个月离职率数据未提供 ③ 用户现金流仅覆盖 4 个月,低于 6 个月安全线。
    结论:本步未通关,需补齐现金流口径后再进 A 步。最终决定:______(由你填写)。」

免责声明

本技能输出的是决策过程的结构化推演记录,不是专业意见,也不构成医疗、法律、投资、
税务或心理治疗建议。所有事实、数字来自用户口述,未经核实。最终决定及其后果由决策人自行承担;
涉及重大财产、健康、法律后果的决策,请在拍板前咨询持牌专业人士。

用法

要不要从国企跳槽到一家创业公司,年薪少 8 万但给期权
两个 offer 怎么选,一个稳定一个钱多,月底要给答复
要不要和现在的合伙人继续做下去(快点过一遍)

references

  • references/widen.md:W 步——Step 1 加载
  • references/reality-test.md:R 步——Step 2 加载
  • references/distance.md:A 步——Step 3 加载
  • references/prepare.md:P 步——Step 4 加载
  • references/ab-test.md:no-skill 对照自测方案——上架评测前加载,用于取 E 维度证据
  • scripts/decision_log.py:决策日志渲染与落盘(纯标准库,无网络)
  • scripts/ab_init.py:生成 10 组对照题与盲评表——评测前执行
  • assets/decision-log-template.md:日志空白模板——脚本不可用时的 fallback

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
科学决策推演怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_30aeae50/wrap-decision。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

科学决策推演支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

科学决策推演权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

科学决策推演收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

科学决策推演用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。