/install critical-thinking-framework
\r \r
Parameters\r
| Parameter | Type | Required | Description |\r
| -------------------- | ------ | -------- | ------------------------------------------------------------ |\r
| claim | string | Yes | 待分析的具体观点或主张(如"糖会导致儿童亢奋") |\r
| source_info | object | No | 观点来源信息,包含author(作者)、credentials(资质)、affiliation(所属机构)、potential_interests(潜在利益) |\r
| evidence_available | array | No | 当前可获取的支持性证据列表(轶事、统计数据、实验结果等) |\r
| domain | string | No | 观点所属领域(医学/心理学/社会学/政策等),用于选择专业视角 |\r
\r
Execution Steps\r
\r Step 1: 权威溯源与利益审查 (Source & Interest Verification)\r
- 核查提出者是否具备相关领域的实际专业资质(非自封专家)\r
- 识别利益冲突:是否存在政治资本、经济利益或媒体曝光动机?\r
- 输出标记:
source_credibility(high/medium/low),conflict_of_interest(boolean)\r \r Step 2: 主张合理性校准 (Claim Plausibility Calibration)\r - 应用"卡尔·萨根原则":不寻常的主张需要不寻常的证据\r
- 评估与现有科学共识的兼容性,警惕"突破/革命"式宣传\r
- 质疑"快速解决复杂问题"的承诺(如简单方法解决青少年犯罪)\r
- 输出标记:
claim_plausibility(plausible/suspicious/extreme),evidence_barrier(high/low)\r \r Step 3: 证据质量分级 (Evidence Hierarchy Evaluation)\r - 区分轶事证据(个人证词、精心挑选的案例)与实证证据(可重复实验、大样本研究)\r
- 检查是否存在"将适合少数人的事物推断为适合所有人"的风险\r
- 输出标记:
evidence_type(anecdotal/correlational/experimental),generalizability_risk(high/medium/low)\r \r Step 4: 认知偏差识别 (Cognitive Bias Detection)\r - 情感偏差:是否存在绝望、恐惧等强烈情绪影响判断?(如绝望父母 grab any straw)\r
- 证实性偏差:是否只记住支持信念的证据而忽略反证?(如占星术信徒的选择性记忆)\r
- 期望偏差:观察者是否因预期而看到"想看到的结果"?(如预期糖导致亢奋而高估活跃程度)\r
- 输出标记:
detected_biases(array: [emotional_bias, confirmation_bias, expectancy_bias])\r \r Step 5: 逻辑谬误规避 (Logical Fallacy Avoidance)\r - 相关-因果谬误检查:是否将时间先后或统计关联等同于因果关系?\r
- 考虑第三变量解释(C变量):是否存在同时影响A和B的隐藏因素?\r
- 警惕"常识替代科学"(如"物以类聚"与"异性相吸"的矛盾常识)\r
- 输出标记:
causal_validity(valid/suspected_fallacy),third_variables(array)\r \r Step 6: 多元视角整合 (Multi-perspective Integration)\r - 强制要求至少3个不同学科视角:\r
- 生物/心理视角:遗传、神经机制、人格特质(如糖代谢对大脑的影响)\r
- 社会/情境视角:环境压力、群体规范、文化背景(如聚会氛围对儿童行为的影响)\r
- 经济/系统视角:成本收益、结构性因素、激励机制\r
- 输出标记:
perspectives_considered(array),complexity_level(simple/complex)\r \r
Output Format\r
{\r
"analysis_summary": {\r
"overall_trustworthiness": "low/medium/high",\r
"key_risks": ["利益冲突", "相关-因果谬误", "情感偏差"],\r
"recommended_action": "reject/suspend_judgment/accept_with_caution"\r
},\r
"detailed_assessment": {\r
"source": {"credibility": "...", "conflicts": "..."},\r
"claim": {"plausibility": "...", "required_evidence_level": "..."},\r
"evidence": {"quality": "...", "generalizability": "..."},\r
"biases": ["emotional_bias", "confirmation_bias"],\r
"logic": {"causal_validity": "...", "alternative_explanations": ["..."]},\r
"perspectives": ["biological", "social", "economic"]\r
}\r
}
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install critical-thinking-framework - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/critical-thinking-framework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
critical-thinking-framework 是什么?
基于津巴多心理学六问法,对任何新观点、主张或信息进行系统性、结构化的批判性审视。通过六个递进维度的分析,识别潜在偏差、验证逻辑有效性,并形成经过多重检验的审慎结论。适用于评估新闻报道、科学主张、政策建议及日常决策。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 407 次。
如何安装 critical-thinking-framework?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install critical-thinking-framework」即可一键安装,无需额外配置。
critical-thinking-framework 是免费的吗?
是的,critical-thinking-framework 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
critical-thinking-framework 支持哪些平台?
critical-thinking-framework 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 critical-thinking-framework?
由 ljt1469(@ljt1469)开发并维护,当前版本 v1.0.0。