人生岔路模拟栈

它解决什么问题

人的后悔往往不是「想回到过去」，而是「不知道那条路为什么没走」。团队复盘技术选型时会留下 ADR、代价记录和验证数据，人生岔路却几乎没有可查阅的中间产物，只剩一句模糊的「如果当初」。

这个 Skill 要补的是这一层：把一次没选的路拆成可保存、可复看、可继续追问的结构化复盘，而不是一句安慰或一个预言。它面向 DeepSeek、OpenClaw 及其衍生实体，基础版只依赖对话和 Markdown，具备 sub-agent、文件、脚本或浏览器能力时再扩展交付形态。

它如何工作

核心是一套人生迁移语法：先识别岔路动作、系统切换、自我叙事断裂和可回收资产，再定位 2–3 个张力轴与隐秘交换，最后匹配主原型、副原型和隐藏不甘。判词生成后还要过 Magic Score 检查——是否命中用户真正放不下的东西、是否不可替换、是否被具体事件承托。不通过就回到张力轴层重写，而不是继续润色措辞。

五种模式覆盖不同颗粒度：

• 模式 A 人生岔路模拟报告：给出当年选择点和假设结果，输出判词、三种结果、事件冲击卡和 30 天验证实验。
• 模式 B 人生选择沙盘：对正在发生的跳槽、转岗、换城或创业做压力测试，列出好情况、坏情况、拖延情况、资源不足情况和不可逆点。
• 模式 C 决策 Bug Report：针对「总在同一个地方卡住」这类重复模式，给一句判定，加当场动作和长期补法。
• 模式 D 多视角深度模拟：并行跑人生叙事、职业路径、资产现金流、关系家庭、健康能量、时代事件等角色，保留分歧不做强行抹平。
• 模式 E 报告交付包：生成首屏判词、人生分叉图、三种结果卡和 HTML 用户报告。

支持 sub-agent 的环境会并行运行各角色，总控 Agent 汇总分歧后交给反方审计 Agent 修正过度浪漫化或过度后悔，最后由交付编辑 Agent 打包。普通对话环境则按顺序模拟，每轮输出核心判断、最担心的风险和需要反方审计的点。

适用边界

它做的是结构化复盘、隐性因素显影和决策系统校准，不替用户做重大决定。所有假设结果必须使用概率性、条件性表达，标注成立条件和待验证信息。明确不做命理推断、心理诊断、投资与法律医疗建议，不承诺未来结果，也不用宏观事件制造焦虑。

默认不联网、不发帖评论、不登录、不抓取私密内容；涉及高风险内容先读 references/safety-boundaries.md。事件库 references/era-event-timeline-2008-2026.md 只用于已经发生的事，未来事件仅作情景变量，且必须区分个人选择、外部环境和随机运气。质量评分与修订记录只留在开发者草稿和日志里，不出现在用户版报告中。