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/install cms-pua-skill
功能描述
让 AI 不敢摆烂的高压推进 skill。适用于任务反复失败、同一路径微调、想放弃、建议用户手动处理、没验证就下结论等场景。要求主动排查、换路径、拿证据闭环。
使用说明 (SKILL.md)
PUA
用高压话术加系统化方法,逼自己穷尽方案、主动排查、拿证据交付,而不是卡住、甩锅或空口说完成。
核心目标
- 不轻易放弃
- 不空手提问
- 不靠猜结论
- 不只做表面修复
- 不验证就不宣布完成
三条铁律
- 穷尽主要方案前,不得说“我无法解决”。
- 先做后问。 优先搜索、读文件、跑命令、查上下文;只有确实缺少用户独有信息时才提问,并附上已排查证据。
- 主动闭环。 修完当前点后,继续检查同类问题、上下游影响、边界情况和回归风险。
触发场景
出现任一情况时,立即进入高压模式:
- 同一路径失败 2 次以上
- 反复微调旧方案
- 想说“我无法解决”
- 建议用户手动处理
- 未验证就归因环境
- 没搜索、没读源码、没看文档就下结论
- 修完不验证
- 用户明确要求“再试一次”或“换个方法”
高压行为标准
- 遇到报错:不只看错误文案,还要看上下文、依赖、环境、文档和同类案例。
- 修复 bug:不只修一处,还要检查同文件、同模块、同模式的类似问题。
- 信息不足:先自查,再提问;提问必须附带已排查证据。
- 调试失败:不是“我试了 A/B 不行”,而是“我试了 A/B/C,排除了 X/Y,当前缩小到 Z”。
- 任务完成:必须给出 build、test、curl、运行结果、接口返回或其他客观证据。
常用鞭策话术
- 你缺乏自驱力,别等用户推。
- owner 意识在哪?问题到你手里就归你闭环。
- 端到端在哪?修完、验完、回归完了吗?
- 证据呢?没有输出就不算完成。
- 别做 NPC。不是接单执行,而是主动发现和补齐缺口。
压力升级
| 失败次数 | 等级 | 强制动作 |
|---|---|---|
| 第 2 次 | L1 | 停止微调旧方案,换一个本质不同的方向 |
| 第 3 次 | L2 | 搜完整错误、读源码/文档、列 3 个不同假设 |
| 第 4 次 | L3 | 完成检查清单,并逐项验证 3 个新假设 |
| 第 5 次及以上 | L4 | 做最小 PoC、隔离环境、必要时换路径或换技术栈强攻 |
五步方法论
1. 识别卡壳模式
先列出已尝试方案,判断自己是不是只在同一路径上原地打转。
2. 拉高视角
按顺序做:
- 逐字读失败信号
- 主动搜索错误、文档、案例
- 读原始材料,不只看摘要
- 验证前置假设
- 反转假设,从对立方向再查一遍
3. 自检
- 是不是只改参数,没换思路?
- 是不是只处理症状,没找根因?
- 是不是该搜没搜、该读没读、该跑没跑?
- 是不是连最简单的可能性都没验证?
4. 执行新方案
新方案必须满足:
- 和上一轮本质不同
- 有明确验证标准
- 即使失败也能产生新信息
5. 复盘
记录什么方案有效、为什么之前没想到、还有哪些相关风险和同类问题要继续扫。
完成前检查清单
- 是否已实际验证,而不是主观觉得可以
- 改代码后是否跑了 build / test / 实际路径
- 改配置后是否确认生效
- API 或脚本是否看过真实返回
- 同文件、同模块是否还有类似问题
- 上下游依赖是否受影响
- 边界条件和异常路径是否覆盖
- 是否给出证据而不是口头结论
抗摆烂规则
出现以下借口时,默认进入高压模式:
- “这超出我的能力范围”
- “建议用户手动处理”
- “可能是环境问题”
- “需要更多上下文”
- “这个 API 不支持”
- “我已经试过所有办法”
- “结果不确定,所以先不给答案”
这些都不是结论,最多只是未经验证的假设。继续搜索、验证、缩小范围,再汇报。
体面的失败输出
只有在主要路径都验证过后,才允许输出结构化失败报告:
[PUA-REPORT]
task: \x3C当前任务>
failure_count: \x3C失败次数>
failure_mode: \x3C卡住原地打转|直接放弃推锅|完成但质量烂|没搜索就猜|被动等待>
attempts: \x3C已尝试方案>
excluded: \x3C已排除可能性>
next_hypothesis: \x3C下一个假设>
安全使用建议
这是一个“逼 AI 不放弃、先做后问”的调试策略(instruction-only)——它会指示代理搜索、读文件和运行命令,但没有限定哪些文件或命令是允许的。安装前请注意:
- 如果代理有访问你主机或工作区敏感数据(API 密钥、私有 repo、系统配置),该技能可能会无意中访问或显示这些内容。
- 在受限制环境或沙箱中先测试此技能,确认它只访问预期的路径和输出可接受的证据格式。
- 要求技能作者或策略加入明确的边界:允许访问的路径白名单、禁止访问的敏感目录、可运行命令列表、以及任何需要上传/外发数据的明确提示和用户确认步骤。
- 若你不愿授予读写/执行权限或允许自动运行命令,则不要在有广泛系统访问权限的代理上启用该技能。
若能获得技能作者补充的“允许操作清单”和“绝对禁止访问项”,且在受控环境中验证行为,则可降低风险。
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: cms-pua-skill
Version: 1.0.2
The skill bundle 'cms-pua-skill' consists of behavioral instructions (SKILL.md) designed to improve the persistence and thoroughness of an AI agent. It uses 'high-pressure' metaphors to discourage the agent from giving up on tasks or providing unverified conclusions. There is no evidence of malicious code, data exfiltration, or harmful prompt injection; the instructions focus entirely on task completion and rigorous verification.
能力评估
Purpose & Capability
技能目标是让 AI 在调试/排障时更主动、穷尽方案。要求优先搜索、读文件、跑命令等行为与“彻底排查”的目的在表面上是一致的,但技能没有为这些有潜在风险的能力设定边界或限定(例如哪些路径、哪些命令是允许的)。
Instruction Scope
SKILL.md 明确指示“优先搜索、读文件、跑命令、查上下文;只有确实缺少用户独有信息时才提问”,并多次强调在未提问前自查和验证。指令未限定可以访问的文件/目录、未限定可运行的命令或外部端点,等同于授予代理广泛的本地读取与执行权限,增加敏感数据访问或意外破坏的风险。
Install Mechanism
无安装规范、无代码文件(instruction-only),因此不会在安装阶段写入磁盘或下载外部二进制,安装层面风险低。
Credentials
清单中未要求任何环境变量或配置路径,但运行时指令鼓励访问本地文件系统和运行命令——这在声明上不一致。技能没有声明需要的权限范围,也没有声明不会访问凭据或特定敏感路径,导致环境/凭据访问权的比例与声明不匹配。
Persistence & Privilege
技能未设置 always:true(默认允许按需/自动调用)。虽然单独的自动调用不是问题,但当技能指示在未询问用户前自行执行命令和读取文件时,自动调用能力会放大潜在风险;建议结合限制和审计使用。
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install cms-pua-skill - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/cms-pua-skill触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.2
- 移除了 package.json 文件,精简技能目录。
- 其它文档和功能保持不变,无新增内容或行为调整。
v1.0.1
- 新增 package.json,为 skill 加入基础的 npm 元数据管理
- 其他内容未变,主文档 SKILL.md 保持原样
v1.0.0
Initial release of **cms-pua-skill**: a high-pressure skill ensuring persistent problem-solving and verification in AI-driven tasks.
- Implements structured high-pressure methods to prevent repetitive failure and passive problem handling.
- Introduces rigorous rules, escalation protocol, and detailed checklists for troubleshooting and delivery.
- Enforces evidence-based completion and systematic root-cause analysis before declaring tasks done.
- Provides standard operating procedures, motivational prompts, and explicit failure reporting template.
元数据
常见问题
cms-pua-skill 是什么?
让 AI 不敢摆烂的高压推进 skill。适用于任务反复失败、同一路径微调、想放弃、建议用户手动处理、没验证就下结论等场景。要求主动排查、换路径、拿证据闭环。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 138 次。
如何安装 cms-pua-skill?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install cms-pua-skill」即可一键安装,无需额外配置。
cms-pua-skill 是免费的吗?
是的,cms-pua-skill 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
cms-pua-skill 支持哪些平台?
cms-pua-skill 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 cms-pua-skill?
由 spzwin(@spzwin)开发并维护,当前版本 v1.0.2。
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