智能决策助手

问题

在面试、Offer、租房、购车、基金筛选等场景里，常见决策难点不是缺少选项，而是缺少停止规则：继续看怕错过更好的，提前定怕后悔。smart-chooser 把这类“序列选择”问题转成可计算流程，用 37% 最优停止理论给出观察期和决策期。

工作方式

技能会先收集候选项与维度数据，例如价格、通勤、团队、薪资、评分、预算等，并支持正向/反向指标。接着将异构数据归一化到 0-1，再按权重加权得到 0-100 综合分。核心步骤包括：

• 信息收集：识别选项、维度、权重与约束。
• 评分排名：用 score.js、pipeline.js 等脚本生成综合分。
• 37% 筛选：按 ceil(N * 0.3679) 计算观察节点，前段只记录最优标准，后段遇到超过标准的选项即停止。
• 策略对比：支持 37、greedy、satisficing、explore 等策略。
• 报告输出：生成排名、观察期分析、决策建议、执行清单，必要时输出 HTML 报告。

边界

该技能适合“一次性、顺序到达、难以回头”的选择，不适合可反复重开、完全信息或强随机环境。观察期必须严格执行“只看不选”，决策期满足标准后应停止观望；它提供的是决策框架与计算辅助，不替代业务判断或投资顾问意见。