决策记录仪
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_15292d5a/yjkj-decision-recorder。
技能介绍
决策为什么容易「做过就忘」
架构选型、产品取舍、会议结论往往只留在聊天记录或口头约定里。几周后你只记得「当时选了 A」,却说不清前提、备选方案与反对意见——复盘和纠偏都缺少可检索的原始记录。
这个技能怎么帮你落地
decision-recorder 把对话里带决策意味的表述识别出来,写成固定结构的决策条目(每条一个 JSON 文件),而不是散落的笔记。
典型流程可以概括为:
- 记录:在做出决定后尽快写入,字段里应包含结论、推理与上下文,而不只是结果
- 检索与浏览:按关键词、标签或常用筛选条件列出、搜索历史决策
- 单条查看与维护:打开某条记录的细节,必要时更新或删除
- 模式分析:对多条决策做横向对比,观察重复出现的权衡方式或盲点
技能还提供决策关键词检测、筛选约定与程序化调用方式,方便在固定工作流里反复使用同一套格式。
适用边界与注意点
- 依赖 Node.js 14+,数据落在本地 JSON,适合个人或小团队;跨设备同步需自行处理
- 记录质量取决于你是否写清推理与背景;标签命名建议保持一致,否则检索价值会下降
- 更适合:技术/架构选型、产品权衡、讨论后的团队决议、运维与复盘、个人规划等需要事后对照的场景
MIT 许可。
使用场景
- 架构评审结束后,将选定技术栈、被否决方案及推理过程写成可检索的决策记录。
- 产品讨论定稿后,把功能取舍与排期权衡的依据归档,供下一版规划时对照。
- 故障或运维复盘结束时,记录处置结论与流程调整,便于同类事件时快速检索。
- 在团队再次争论类似技术选型前,按标签搜索历史决策,对齐既有结论与上下文。
适合人员
- 负责系统演进、需向新成员解释「当时为何未选某方案」的技术负责人或架构师
- 要在路线图复盘会上还原功能取舍依据、避免口头记忆漂移的产品经理
- 故障后需把处置结论沉淀下来并与历史案例对照的运维工程师或 SRE
- 个人规划或职业选择后希望保留推理过程、便于日后回顾的软件工程师