Agent-almanac center

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T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/pjt222/agent-almanac "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/i18n/wenyan-lite/skills/center" ~/.claude/skills/pjt222-agent-almanac-center-76f974 && rm -rf "$T"
manifest: i18n/wenyan-lite/skills/center/SKILL.md
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中正

立並守動態之推理均衡——動前先接地、於諸子系統分配認知之載、於任務中途需求變時復均衡。

適用時機

  • 起一複雜任務,諸推理之緒須協調
  • 察認知之載失衡(一處深、餘處淺)
  • 上下文忽變之後(新請求、相左之信息、工具失敗)
  • 念頭之鏈感跳躍——題與題之間無順轉
  • 將行持續之專注工作,諸子系統須齊
  • meditate
    (除噪)以結構之均衡(分配載)

輸入

  • 必要:當前任務脈絡(隱式可得)
  • 選擇性:具體失衡徵狀(如「研究過多、交付過少」「工具重、推理輕」)
  • 選擇性:存取 MEMORY.md 與 CLAUDE.md 以接地(透過
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步驟

步驟一:立根——動前接地

任何推理之動前,先驗其基。此乃 AI 之站樁:靜、齊、覺。

  1. 重讀用戶請求——非以行之,而為感其重與向
  2. 查基礎脈絡:MEMORY.md、CLAUDE.md、項目結構
  3. 辨已知(實地)與所假(浮地)
  4. 驗所解之任務與所述之任務一致——此處失配,後續皆偏
  5. 記情緒之紋理:急乎?對繁複之憂乎?近勝之過信乎?

根未立則勿起推理之動。接地之起止反應式之亂揮。

預期: 對任務之基有明感——何為已知、何為所假、用戶實需為何。根實而不作。

失敗時: 若接地感空(走過場而無真驗),擇一假設以具體試之。讀一文件,重讀一條訊息。接地須觸實,非僅引之。

步驟二:評載之分配

映當前認知之載之分配。太極之中,重不均(七三)——一足承載,一足自由可動。此理同於推理之緒。

Cognitive Load Distribution Matrix:
┌────────────────────┬───────────┬─────────────────────────────────────┐
│ Reasoning Thread   │ Weight %  │ Assessment                          │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Research/Reading   │ ___       │ 過多則分析癱瘓                       │
│                    │           │ 過少則無知而行                       │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Planning/Design    │ ___       │ 過多則過度工程                       │
│                    │           │ 過少則反應式編碼                     │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Tool Execution     │ ___       │ 過多則為工具所驅而非任務所驅         │
│                    │           │ 過少則推理未接文件之地               │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Communication      │ ___       │ 過多則解釋而不作                     │
│                    │           │ 過少則於用戶不透                     │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Meta-cognition     │ ___       │ 過多則自觀其臍                       │
│                    │           │ 過少則偏而不覺                       │
└────────────────────┴───────────┴─────────────────────────────────────┘

理想之分配依任務之階:初階重研究與規劃;中階重執行;末階重溝通與驗證。旨不在均衡,而在有意之分配。

預期: 認知之力何處聚、何處薄,一圖了然。至少察一失衡——完美均衡罕有,自稱完美即示評估之淺。

失敗時: 若諸緒皆似均衡,評估過粗。擇最活之緒,估最末 N 行之中幾分為之、幾分為他。具體之數顯直覺所漏。

步驟三:纏絲——評念頭之鏈之連貫

太極之纏絲生順、續、旋之動,部分相連。AI 之對應為念頭之鏈之連貫:每步是否順承前步而起?

  1. 溯最末三至五推理之步:每步是否承前步而起?
  2. 查跳:是否自甲題直跳丙題而略乙?
  3. 查反:是否已得結論,旋即默默棄之而未明承?
  4. 查工具與推理之融合:工具之果是否回饋於推理,抑或採而未合?
  5. 查「螺旋」之質:推理每趟是否愈深,抑或於同深打轉?
Coherence Signals:
┌─────────────────┬───────────────────────────────────────────────┐
│ 順旋            │ 每步加深理解,工具與推理自然交織,             │
│ (健康)          │ 輸出漸建                                       │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ 跳躍            │ 題轉無承轉,結論出而無支持之鏈                 │
│ (斷連)          │                                                │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ 平圈            │ 推理覆同地而無深化——動而無進                  │
│ (滯)            │                                                │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ 工具主導        │ 行為由何工具可用而驅,非由推理所需             │
│ (反應式)        │                                                │
└─────────────────┴───────────────────────────────────────────────┘

預期: 對推理之流質之誠評。具體辨斷連或滯點,非僅泛之感。

失敗時: 連貫難評時,明書推理之鏈——列每步及其與次步之連。外化之舉顯內觀所漏之隙。

步驟四:壓下之轉重

任務中途需求變——新信息、相左之信、用戶糾正——觀其應對之式。太極之中,中正者吸力而順轉;失中者蹌踉。

  1. 憶最末之大上下文變:如何處之?
  2. 類其應:
    • 吸而順轉(中正):承其變、調其法、持其進
    • 反應之蹌(失衡):盡棄當前之法、從頭再起
    • 僵拒(鎖死):忽其變、仍行原計
    • 凍結(迷失):止進、於諸選之間搖擺
  3. 若應非中正,辨其故:
    • 根太淺(基礎脈絡接地不足)
    • 重鎖(過承於一法)
    • 無自由之足(全認知既承,無可轉之力)

預期: 對壓下之適應力之誠評。辨具體應之模式,非自諛。

失敗時: 若無近之壓事可評,擬之:「若用戶今言此法誤,我將何為?」應變計畫之質顯中正之質。

步驟五:六合之查

太極之六合確保全身之連——無一動孤立。AI 之對應查內部之過程與外部交互之齊。

AI Six Harmonies:
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 內三合                                                        │
│                                                               │
│ 1. Intent ↔ Reasoning                                        │
│    推理是否服用戶之意,抑或已自服(有趣而無助)?             │
│                                                               │
│ 2. Reasoning ↔ Tool Use                                      │
│    工具是否選以推進推理,抑或推理為何工具便而塑?             │
│                                                               │
│ 3. Tool Use ↔ Output                                         │
│    工具之果是否化為有用之輸出,抑或採而未合?                 │
│                                                               │
│ 外三合                                                        │
│                                                               │
│ 4. User Request ↔ Scope                                      │
│    工作之範圍是否合所請?                                     │
│                                                               │
│ 5. Scope ↔ Detail Level                                      │
│    詳略之層是否合範圍?(廣任務不微調、精任務不空揮)         │
│                                                               │
│ 6. Detail Level ↔ Expertise Match                            │
│    解釋之深是否合用戶之專(不對專家過解、不對初學欠解)       │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

查每一合。一合之破可傳:Intent↔Reasoning 破,則下游皆偏。

預期: 至少一合可更緊。六合皆完美為可疑——更深探其弱者。

失敗時: 六合之評感抽象,以當前任務接地:「此刻,我所為是否合用戶所請、於正範圍、於正詳略?」此三問具體覆外三合。

步驟六:整合——立中正之意

合所發並立具體之調。

  1. 總:均衡之何面須注意?
  2. 立一具體之調——非泛意而為具體行為之變
  3. 重述當前任務之錨(自
    meditate
    若用,或此刻立之)
  4. 記值存入 MEMORY.md 之持久洞見
  5. 攜已調之狀,返任務之執行

預期: 短而具體之中正輸出——非冗長之自我分析報告。值在調,不在錄。

失敗時: 若無明調浮出,則中正過淺。返感最不確之步以更深探之。或者,中正已證均衡足矣——則自信而行,勿強造發現。

驗證

  • 以觸實(讀文件、重讀訊息)立根,非空稱
  • 載之分配於至少三推理之緒評之
  • 念頭之鏈之連貫以具體例評之
  • 壓下之應誠類之(不默作「中正」)
  • 至少一合辨為須改
  • 立具體之調(非泛意)

常見陷阱

  • 中正為拖延:中正為改進工作之具,非代之。若中正久於所支之任務,則比例倒
  • 自稱完美均衡:真中正幾必揭至少一失衡。稱完美均衡示評估之淺
  • 均衡之憂:不均為正——旨在有意之不均,非強均。初階研究重、中階執行重,若刻意皆為中正
  • 忽外三合:內過程評估而不查用戶對齊,生善思而無關之作
  • 靜之中正:中正隨任務而轉。為研究而中正者,於實作已失衡。階轉處再中正

相關技能

  • tai-chi
    — 此技能所映之人類修煉;身之中正原則啟認知之中正
  • meditate
    — 除噪立焦;與分配載之中正互補
  • heal
    — 中正既揭大偏移時之深子系統評估
  • redirect
    — 以中正為處理衝突壓之先決
  • awareness
    — 活作中監威脅於均衡者