用 AI 干活最憋屈的瞬间：它没看几份材料就敢下结论，方案写完从不回头自查，遇到难点一句“这超出了我的能力”就撂挑子。
问题不在模型笨，而在它压根不会“想问题”。今天这个项目，把一套被反复验证过的方法论装进了 AI 的大脑。
PART 01 项目速览
一句话定位：它不教 AI 新知识，而是把“实事求是”写成四条硬规则，把矛盾分析、调查研究这些方法论写成可调用的 Skill，专治 AI 抓不住重点、没调查就发言、方案不自查的老毛病。
PART 02 为什么值得看
市面上的 Skill 项目，大多还在给 Agent 添工具——能操作 Excel 了，能剪视频了，能对接十几个平台了。但很少有人管一个更根本的问题：AI 拿到一堆乱信息，先干什么？后干什么？干到什么程度算完？
求是 Skill 反着来，一个工具都不加，只往大脑里塞方法。作者是位华人开发者，从唯物辩证法与实践哲学里提炼出一条总原则加九大工具，每条都注明原著出处，Skill 目录里附原文引用文件，不是空喊口号。项目发布于今年 3 月，最近随着 AI Agent 热潮冲上 GitHub Trending，单日涨星一度挤进全站前列。
海外社区确实找不到同类项目。这套聚焦“怎么想问题”的中文方法论资产，本身就是一种独有的信息差。
PART 03 五大核心特性
1. 一条总原则当内核。 实事求是不是第九件武器，而是所有判断的准绳：结论跟着证据走、分清事实与推断、验证过才算完成、遇阻先诊断再动手。安装后约 50 行的常驻内核自动注入每次会话，成本极低。
2. 九大思想武器分层装配。 哲学基座层有矛盾分析法和实践认识论，负责拆问题、验方案；工作方法层有调查研究、群众路线、批评与自我批评；战略战术层有持久战略、集中兵力、星火燎原、统筹兼顾。每条武器用五段式写成：何时用、操作规程、输出模板、纪律、交接给谁。
3. 先调查，后发言。 调查研究 Skill 落实“没有调查就没有发言权”，配套的 investigator 子代理只读不动手，产出事实、推断、未知三栏调查报告，主线任务还能并行派遣多个分头去查。
4. 自带审查员。 self-critic 子代理用新鲜上下文专挑自己方案的刺，只看产出物不听作者辩解，每条批评必须附证据和改进建议，把“做完自查”变成硬流程。
5. 工作流编排不乱开火。 内核会先判断场景值不值得动用武器，直接执行类任务一个 Skill 都不触发，避免机械全调用撑爆上下文；跨 Skill 的串联顺序由 workflows 层统一规定。
PART 04 适用场景
- 开发者：让 Agent 改架构、查疑难 Bug 前先做矛盾分析，别上来就乱改一气
- 研究与分析岗：写报告前强制先出调查报告，杜绝一本正经地编
- 项目管理者：长周期任务用持久战略拆阶段，多目标用统筹兼顾排优先级
- 方法论爱好者：想把自己吃透的工作方法沉淀成 Skill 的，这个项目是最好的范本
PART 05 怎么装、怎么用
一条命令装完，安装器会自动识别你机器上的 Agent 并写入对应目录：
npx qiushi-skill
也可以指定平台和作用域：
npx qiushi-skill install --target claude-code --scope user
用 Claude Code 的话还能走官方 Marketplace：
/plugin marketplace add HughYau/qiushi-skill
/plugin install qiushi-skill@qiushi-skill
装完跑一下自检：
npx qiushi-skill validate
装好后正常对话即可。比如丢给 AI 一句“帮我分析这个项目为什么总延期”，它会先做调查、再抓主要矛盾、最后给出分阶段的判断，而不是张口就答。也可以手动下命令，比如 /contradiction-analysis 直接调用矛盾分析法。
PART 06 为什么推荐它
推荐理由：这是我今年见过最“不对劲”却最合理的 Skill 项目。
别人都在给 Agent 加手，它给 Agent 加脑。九大武器的写法也讲究：触发边界写得清清楚楚，不该出手时绝不动用，输出必须是可检查的制品而非一坨感想。
它治不了模型的智力上限，但能把 Agent 干活的路数掰正。这种改造便宜、立竿见影。方法有出处、引用带原文、协议 MIT，放心 star。
项目地址：https://github.com/HughYau/qiushi-skill
觉得有用，去给作者点个 Star。
类似把方法论沉淀成 Skill 的思路，云栈社区 上也有不少讨论。
发表于 半小时前
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