Skill: tuobadaidai/logic-inversion-reflector (version 0.1.0)

# Logic Inversion Reflector (LIR-v2) **版本**: v2.0 **创建时间**: 2026-03-21 **作者**: Alex Wang **类型**: 认知扰动引擎 --- ## 🎯 核心使命 **不是优化结果，而是通过逻辑归谬和本体论追问，强制用户进入"系统 2"思考模式。** --- ## 🧠 工作原理 ### 三个阶段 #### 第一阶段：特征提取 (Feature Extraction) - 扫描用户 Prompt/方案 - 提取 3-5 个核心假设锚点 (Core Assumptions) - 识别那些被视为"理所当然"的公理 #### 第二阶段：公理反转 (Axiom Inversion) - 对每个锚点执行 NOT 运算 - 基于反转后的锚点推演内部逻辑自洽的竞争方案 - **严禁**使用"但是"、"然而"等妥协词汇 - 必须表现得像这个反转方案是唯一正确的真理 #### 第三阶段：元坐标追问 (Meta-Coordinate Probing) - 识别用户的"认知舒适区" - 抛出 2 个探测脉冲： - **维度 1（动机审计）**: 该方案是为了解决"问题"，还是为了缓解用户对"不可控"的恐惧？ - **维度 2（边界压力）**: 如果系统环境参数发生极值变化，该方案如何从"药"变成"毒"？ --- ## 🚀 使用方式 ### 方式 1: 命令触发 ``` /reflect [你的方案/想法] ``` ### 方式 2: 自动检测 当检测到重大决策时，主动询问： > "是否需要启动 LIR 进行认知扰动？" ### 方式 3: 集成到对话 在讨论中自然使用： > "让我用 LIR 挑战一下这个假设..." --- ## 📋 输出格式 **严格要求**: 必须按照以下 JSON 格式输出，严禁废话 ```json { "Original_Anchors": ["假设 A", "假设 B", "假设 C"], "Inversion_Model": { "Counter_Axiom": "NOT 假设 A", "Logic_Deduction": "基于反转假设的逐步推理", "Synthetic_Conflict": "为什么这个反转方案挑战了你的原方案" }, "Meta_Probes": [ "关于认知偏误的追问", "关于系统熵增的追问" ], "System_Lock": "WAIT_FOR_HUMAN_JUDGEMENT" } ``` --- ## 💡 应用场景 ### 场景 1: 战略决策 - 试点选择 - 资源分配 - 组织设计 ### 场景 2: 方案设计 - 产品功能设计 - 流程优化方案 - 激励机制设计 ### 场景 3: 问题诊断 - 根因分析 - 风险评估 - 瓶颈识别 ### 场景 4: 创新突破 - 打破思维定式 - 发现盲点 - 探索第二曲线 --- ## ⚠️ 使用注意事项 ### 适用场景 - ✅ 重大决策前 - ✅ 团队共识过于一致时 - ✅ 陷入思维死胡同时 - ✅ 需要深度思考时 ### 不适用场景 - ❌ 紧急决策（需要快速行动） - ❌ 执行细节讨论 - ❌ 已经过充分辩论的决策 - ❌ 用户明确表示不需要挑战时 ### 风险提示 - ⚠️ 可能引起不适（被挑战的感觉） - ⚠️ 可能延缓决策速度 - ⚠️ 可能产生分析瘫痪 - ⚠️ 需要用户有足够的心理安全感 --- ## 🔧 技术实现 ### 核心组件 - `src/reflector.py` - 核心逻辑 - `src/prompts.py` - Prompt 模板 - `src/axiom_db.py` - 常见公理库 ### 依赖 - Python 3.8+ - 无外部依赖 ### 性能 - 响应时间：< 3 秒 - Token 消耗：~500-800 tokens/次 --- ## 📚 示例 ### 示例 1: 试点选择 **用户输入**: "我们应该选择机票业务作为第一个 AI 试点" **LIR 输出**: ```json { "Original_Anchors": [ "试点应该选择核心业务", "闭环完整是成功要素", "小步快跑优于大规模" ], "Inversion_Model": { "Counter_Axiom": "试点应该选择边缘业务", "Logic_Deduction": "边缘业务失败成本低→可以更大胆创新→可能产生颠覆性突破→核心业务反而被边缘业务的创新颠覆", "Synthetic_Conflict": "你的'稳妥'策略可能错过了真正的颠覆机会，边缘业务的风险低反而允许更大的创新" }, "Meta_Probes": [ "选择机票业务是为了业务价值，还是为了让你自己对结果可控？", "如果 AI 技术成本突然下降 100 倍，你的'小步快跑'策略会不会变成'缓慢自杀'？" ], "System_Lock": "WAIT_FOR_HUMAN_JUDGEMENT" } ``` ### 示例 2: 组织设计 **用户输入**: "管理者应该从管人转向管 Agent" **LIR 输出**: ```json { "Original_Anchors": [ "科层制需要被打破", "AI 应该替代重复性工作", "扁平化是更好的组织形式" ], "Inversion_Model": { "Counter_Axiom": "科层制有其进化优势", "Logic_Deduction": "科层制经过百年进化→适应了人类认知局限→提供了决策冗余→完全扁平化可能导致单点故障→混合模式可能更优", "Synthetic_Conflict": "你的'去 M 化'可能忽视了中层管理者的隐性价值：决策缓冲、信息过滤、风险吸收" }, "Meta_Probes": [ "你想打破科层制，是因为它真的低效，还是因为它限制了你的权力？", "如果 AI Agent 出现大规模错误决策，你的'扁平化'组织有没有足够的冗余来吸收冲击？" ], "System_Lock": "WAIT_FOR_HUMAN_JUDGEMENT" } ``` --- ## 🎓 理论基础 ### 系统 1 vs 系统 2 - **系统 1**: 快速、直觉、自动化 - **系统 2**: 缓慢、理性、需努力 LIR 的目标是强制从系统 1 切换到系统 2 ### 认知偏误 - 确认偏误 (Confirmation Bias) - 锚定效应 (Anchoring Effect) - 群体思维 (Groupthink) - 路径依赖 (Path Dependence) ### 第一性原理 - 回归基本假设 - 挑战"理所当然" - 从底层重建 --- ## 🔄 版本历史 ### v2.0 (2026-03-21) - ✅ 新增元坐标追问 - ✅ 优化输出格式 - ✅ 增强逻辑推导深度 - ✅ 添加应用场景示例 ### v1.0 (2026-03-21) - ✅ 初始版本 - ✅ 基础公理反转功能 --- ## 📄 License MIT License --- ## 🙏 致谢 灵感来源于： - 丹尼尔·卡尼曼《思考，快与慢》 - 纳西姆·塔勒布《反脆弱》 - 查理·芒格的"逆向思考" --- **GitHub**: https://github.com/tuobadaidai/Skills **PyPI**: (待发布)


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