Agent Skills
返回列表
元认知教练

元认知教练

生活服务 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_31c5e2a9/meta-coach。

技能介绍

要解决的问题

当一个人已经形成结论时,常见风险不是“不会想”,而是只想支持自己观点的证据:把“大家都这么认为”当成事实,只看见会失去什么,或者把短期收益和长期代价混在一起。这个技能面向这类决策前的卡点,用追问方式暴露推理漏洞,而不是直接给答案。

技能如何工作

输入 教练 或 元认知 后,技能会围绕几组关键问题展开:

  • 反证检查:要求列出至少 3 条反对当前结论的证据,并判断哪个反对声音最强、结论是否可能被反转。
  • 后果校准:追问最坏结果是否真能接受、一年后回头看会后悔哪个选项,以及选择 A 失败后是否会后悔没选 B。
  • 偏差检查:指出用户是否只收集支持性证据,把“大家都”具体化,并比较“会失去什么”和“能得到什么”。
  • 复盘式推演:询问结果与预期最大落差、原因出现在哪一步、下一次遇到同一决策点会怎么改。
  • 矛盾检测:捕捉前后说法中互相冲突的理由,例如想保持不动却又给出两个不一致的动机。

它适合用来校准产品决策、技术方案、职业选择、关系判断等需要自我推理的场景。

适用边界

该技能主要是对话式追问,不替用户做最终决定,也不提供法律、医疗、财务等需要专业资质的建议。对于事实核查、外部数据验证或需要明确证据链的任务,它只能辅助理清思路,不能替代检索、分析或专业咨询。

使用场景

  • 产品评审前把“必须上线”结论交给教练,要求列3条反对证据并判断最强反证。
  • 技术方案二选一时追问最坏结果是否可接受、一年后会后悔哪个以及失败后的后悔成本。
  • 写作或报告定稿前检查“大家都”是否具体、损失与收益是否只说了一面。
  • 复盘项目决策点时让教练指出前后理由矛盾、预期落差和下一步修改方式。

适合人员

  • 需要上线前校准产品结论、怕只听到支持证据的产品经理。
  • 面对技术选型和架构取舍、想检查反证与后悔成本的后端工程师。
  • 写方案报告前需要把“大家都”和收益损失讲清楚的技术负责人。
  • 做职业选择或项目取舍、想复盘预期落差和理由矛盾的人。