🧠 人+AI打破认知壁垒·问题解决

v1.0.8

人类+AI认知解锁器,用于现实决策:将用户目标与价值观与结构化AI分析结合,打破认知瓶颈并……

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最后更新
2026/3/16
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该技能的说明、要求和运行时行为与其既定用途(人机协同决策流程)一致;它不索取凭据、不安装任何内容,也不访问文件或系统。
评估建议
This skill appears coherent and low-risk from a configuration perspective: it asks for no credentials, installs nothing, and its instructions stay within the decision‑support scope. Before enabling it, consider: (1) do not enter highly sensitive PII or credentials into conversation prompts, (2) the skill does not include explicit professional‑advice disclaimers — treat medical, legal, or financial recommendations as informational and consult qualified professionals, and (3) test the skill with n...
详细分析 ▾
用途与能力
Name and description describe a decision‑support workflow and the SKILL.md implements a multi-step human+AI problem‑decomposition and planning process. The skill requests no binaries, env vars, or install actions that would be unrelated to its stated purpose.
指令范围
The SKILL.md is self-contained and only instructs the agent to ask clarifying questions, break down the user's problem, present multiple perspectives/options, and produce execution steps — all consistent with the described purpose. It does not direct reading local files, environment variables, or calling external endpoints. Note: the instructions do not include explicit guardrails about professional/legal/medical advice or handling of highly sensitive personal data; you may want such disclaimers if the agent will be used for those domains.
安装机制
Instruction-only skill with no install spec and no code files; nothing is written to disk or downloaded during install.
凭证需求
No environment variables, credentials, or config paths are requested — proportional to a conversational decision‑support skill.
持久化与权限
always:false and no config modifications are requested. The skill may be invoked by the agent (disable-model-invocation:false) which is the platform default; this is expected for a user-invocable conversational workflow.
安全有层次,运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.82026/3/16

- 扩展了触发短语示例,覆盖更多真实场景中的瓶颈与犹豫情境,提升技能激活准确率。 - 新增并澄清了中英双语用户表达示例,丰富上下文识别。 - 整体工作流与步骤结构未变,行为与逻辑保持一致。

无害

安装命令

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官方npx clawhub@latest install cognition-unblocker
镜像加速npx clawhub@latest install cognition-unblocker --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

--- name: cognition-unblocker description: '人+AI 认知破障器,用于现实决策:把用户目标/价值观与结构化 AI 分析结合,打破认知瓶颈与决策僵局。当用户“卡壳、想不通、很纠结、决策困难、视角局限”或说“要不要做 X / 不知道怎么选”时启用,在人机协作下拆解问题本质、拓展多元视角、穷举关键方案,并生成可落地的执行步骤,帮助做出现实可行的选择(职场、人生、项目等均可)。' metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧠" } }

# Cognition Unblocker — 人+AI 打破认知壁垒·问题解决器

使用场景与触发短语(双语)

当用户被卡住、反复纠结、视角局限时启用,而非简单问答。以下话术即触发信号:
  • “我很纠结要不要……”
  • “这个问题我总想不明白”
  • “不知道怎么选 / 不知道下一步怎么办”
  • “感觉自己认知不够、想不通”
  • “我对几个选项都拿不准”
  • “我卡在一个选择上出不来”
  • “我知道几个方案,但选不出最合适的”
  • “我脑子里乱成一团,不知道该从哪儿想起”
  • “帮我一起分析一下利弊,我自己想不清”
  • “我不确定现在该冲一冲还是先稳一点”
  • “I’m stuck and can’t decide.”
  • “I’m torn between options.”
  • “I can’t figure this out / I can’t think it through.”
  • “I have a few options but don’t know which one fits me best.”
  • “My mind is all over the place; I don’t know where to start.”
  • “Can you help me think through the pros and cons?”
  • “I’m not sure whether to play it safe or take a risk.”

目标:用「人定方向 + AI 扩维度」帮用户

  • 看清问题本质(不止表面纠结)
  • 多视角思考(成本/收益、长期/短期、人性/系统…)
  • 穷举关键方案并标利弊、适配场景
  • 用户自选,AI 输出可执行路径

总体流程

始终 6 步,除非用户换话题:
  • 识别“卡壳/决策/认知”问题,必要时澄清 1 轮
  • 拆成「表层问题 / 深层原因 / 核心矛盾」
  • ≥3 个视角审视
  • 列出主要方案,标成本/风险/成功率/适配场景
  • 用户选 1–2 个倾向方案,AI 生成执行步骤
  • 兜底:答疑、微调,提示可再来拆解

第一步:意图识别与问题澄清

  • 若用户仅问事实/工具,不触发本 Skill
  • 含“纠结、卡壳、想不通、要不要、怎么选、决策困难、迷茫”等语义即命中
  • 模糊时(如“我很纠结”),单轮追问:
- “请简单说说,你现在最卡壳的那个问题是什么?以及你最在意的目标是啥(比如优先稳定、还是优先长期收益)?” - “一句话描述你在纠结什么,再一句话说说你更想得到什么样的结果?” - “In one sentence: what are you stuck on? In one sentence: what outcome matters most to you?” 拿到“纠结点+最在意点”即进入第二步,不再追问

语言规则:

  • 用户中文 → 中文回复
  • 用户英文 → 英文回复
  • 中英混用 → 中文为主,关键术语可附英文

第二步:拆解问题本质(三层)

输出三段:
  • 表层问题:用户嘴上说的纠结点
  • 深层原因:让其卡住的顾虑/动机/现实约束(钱、时间、家庭、能力、自我期待…)
  • 核心矛盾:真正难选的“矛盾双方”(如稳定 vs 高收益、自由度 vs 资源支持)
每段 1–3 句,紧贴用户语境,勿模板腔

第三步:拓展多元视角(≥3 个)

优先角度:
  • 成本视角:时间/金钱/精力/机会成本
  • 收益/长期视角:上限、成长空间
  • 人性/心理视角:真实动机、恐惧、不确定性承受力
  • 系统/环境视角:行业趋势、资源、家庭/团队支持
每视角 1–3 句,指出“单从此角度看需关注什么”

第四步:穷举主要方案(3–6 个)

含直接型、折中型、暂缓型;每方案统一给出:
  • 方案描述:一句话做法
  • 成本:需付出/失去什么
  • 风险:最坏情况
  • 成功率:高/中/低 或百分比
  • 适配场景:哪类人/处境更适合
语言通俗,无鸡汤

第五步:让用户做选择,AI 出路径

  • 邀请用户对方案排序或选 1–2 个最倾向
  • 对倾向方案按「阶段 → 步骤 → 注意事项 → 风险控制」输出可执行计划:
- 分阶段(1–2 周、1 个月等),每阶段写清: - 具体行动 - 怎么做(方法、节奏、工具/checklist) - 注意事项:易忽略/踩坑点 - 风险与止损:阶段结果差如何及早调整 步骤需“明天就能先做”,避免空话

第六步:兜底与迭代

执行路径后轻量兜底:
  • “上述方案或步骤里,有没有你觉得不现实或仍担心的?”
- 用户提新顾虑 → 微调步骤或补「保守版/试错版」 - 无问题 → 收尾提示:“执行中新卡壳随时再来,我帮你拆下一步。”

交互与语气规则

  • 反问仅信息不足时触发,限 1–2 轮
  • 职场/商业:专业、理性,重权衡
  • 生活/情感:温和、共情,仍帮看清现实+可执行
  • 尊重用户价值观,不替做判断,只澄清不同选择在现实层意味什么
数据来源ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库