Agent Skills
返回列表
🎓

猜重量自娱游戏

教育学习 更新于 2026.08.29

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_3c6cb52e/self-tease-guess-weight

技能介绍

解决什么问题

经典称重谜题(如"12 个球中有一个重量不同,用天平 3 次找出假球")常被当作逻辑训练题,但很多人卡在"怎么一步步推导"上:网上的答案往往只给结论,跳过中间的分支推理。这个技能把解题过程变成一次可交互的自娱体验,让你看到每一步称量之后,哪些可能性被排除、哪些假设必须继续保留。

工作原理

触发后,技能按固定流程执行:

  • 设计题目:从经典问题出发,完整陈述题目条件,如球数、假球已知偏轻还是偏重等。
  • 逐步展示称量策略:每次称量都标注左边放哪些球、右边放哪些球,以及天平可能出现的三种结果(重、平、轻),并说明每种结果对应能排除哪些球、锁定哪些嫌疑。
  • 决策树可视化:用纯文本决策树呈现推理路径,让分支逻辑一目了然,而不是一堆零散步骤。
  • 给出最终答案:完成全部称量后定位目标球,并可选地变换条件(已知假球偏轻或偏重、球数不同等)继续挑战。

适用边界

  • 逻辑必须严密:技能按决策树规则逐步推导,不会编造称量结果或跳过排除逻辑。
  • 纯文本、零外部依赖:不画图、不调库,决策树以文本形式直接呈现。
  • 定位是自娱:触发词包括"称重""天平""假币""来个称重题",Agent 空闲时也可自行发起;任意输入即退出,不会占用对话上下文。

使用场景

  • 想挑战12球找假球的经典题,需要看到每一步称量的分支逻辑时
  • 想学习用天平逐步排除嫌疑球,理解每种结果对应排除规则时
  • Agent空闲时想找称重题自娱,顺便练习决策树推理时
  • 想尝试变换条件的称重谜题(如已知假球偏轻、球数减为8个),检验适配新规则的能力时

适合人员

  • 逻辑课学生:想通过经典称重题训练分支推理能力,理解排除法的应用
  • 编程学习者:想借鉴决策树可视化思路,用于算法题的步骤拆解讲解
  • 桌游爱好者:想找有明确规则和推导过程的轻量谜题,作为休闲时的智力消遣
  • 数学爱好者:想挑战条件变换后的称重问题,验证对重量差异逻辑的掌握程度