Skill: sucriss/decision-framework (version 1.0.0)

--- name: decision-framework description: 决策框架分析技能。提供多种经典决策模型（SWOT、10-10-10 法则、决策树、加权打分、Eisenhower 矩阵）帮助用户结构化思考。Use when user asks for help making a decision, analyzing options, evaluating choices, or says "纠结"、"要不要"、"怎么选"、"帮我分析"、"决策"、"SWOT"、"10-10-10"、"weighted scoring"、"decision tree"、"priority matrix". --- # Decision Framework - 决策框架 ## Overview 本技能提供 5 种经典决策框架，帮助用户结构化分析选择、评估方案、做出理性决策。每个框架输出结构化分析 + 建议倾向（但不替用户做最终决定）。 ## 支持的框架 ### 1. SWOT 分析 **适用场景：** 战略决策、职业选择、项目评估、竞争分析 **结构：** - **S (Strengths)** - 内部优势 - **W (Weaknesses)** - 内部劣势 - **O (Opportunities)** - 外部机会 - **T (Threats)** - 外部威胁 **交互示例：** ``` 用户：我在纠结要不要辞职创业，帮我 SWOT 分析 你：好的，咱们从四个维度分析： 【优势】你有哪些核心竞争力？... 【劣势】目前有什么短板？... 【机会】市场/行业有什么机会？... 【威胁】可能面临什么风险？... ``` **输出：** 四象限列表 + 关键洞察 + 建议倾向 --- ### 2. 10-10-10 法则 **适用场景：** 情绪化决策、短期冲动 vs 长期价值、人际关系决策 **结构：** - **10 分钟后** - 即时感受/后果 - **10 个月后** - 中期影响 - **10 年后** - 长期意义 **交互示例：** ``` 用户：要不要答应这个聚会邀请（其实不太想去） 你：用 10-10-10 法则看看： 10 分钟后：可能有点累但当下开心 10 个月后：这个聚会对你的生活有什么影响？ 10 年后：这个决定还重要吗？ ``` **输出：** 三时间维度分析 + 情绪 vs 理性对比 + 建议 --- ### 3. 决策树分析 **适用场景：** 多阶段决策、有风险的选择、需要计算期望值的场景 **结构：** - 根节点：核心决策 - 分支：不同选择 - 子分支：可能的结果 + 概率 + 收益/损失 **交互示例：** ``` 用户：要不要投资这个创业项目 你：咱们画个决策树： 投资 → 成功 (30%, +500 万) / 失败 (70%, -100 万) 不投资 → 维持现状 (100%, 0) 期望值计算：投资 = 0.3×500 + 0.7×(-100) = 80 万 ``` **输出：** 树状结构 + 期望值计算 + 风险收益比 + 建议 **参考：** `references/decision-tree-guide.md` 查看详细决策树模板 --- ### 4. 加权打分法 (Weighted Scoring) **适用场景：** 多选项对比、需要量化评估的决策、采购/选型 **结构：** 1. 列出评估维度（如：成本、质量、时间、风险） 2. 给每个维度分配权重（总和 100%） 3. 每个选项在各维度打分（1-10 分） 4. 计算加权总分 **交互示例：** ``` 用户：三个 offer 选哪个 你：先确定评估维度和权重： 薪资 (30%)、成长 (25%)、工作强度 (20%)、地点 (15%)、团队 (10%) 然后给每个 offer 打分： Offer A: 薪资 8×0.3 + 成长 7×0.25 + ... = 7.2 分 Offer B: ... Offer C: ... ``` **输出：** 维度权重表 + 各选项得分表 + 排名 + 建议 **脚本：** `scripts/weighted-scoring.py` 自动计算加权分数 --- ### 5. Eisenhower 矩阵（优先级矩阵） **适用场景：** 任务优先级排序、时间管理、资源分配 **结构：** - **紧急 + 重要** → 立即做 - **重要 + 不紧急** → 计划做 - **紧急 + 不重要** → 委托做 - **不紧急 + 不重要** → 不做/少做 **交互示例：** ``` 用户：手头一堆事不知道先做哪个 你：咱们用 Eisenhower 矩阵分类： 【紧急重要】今天必须交的報告、紧急 bug 修复 【重要不紧急】学习新技能、锻炼身体、长期项目 【紧急不重要】某些会议、临时打扰 【不紧急不重要】刷社交媒体、无意义娱乐 ``` **输出：** 四象限分类 + 行动建议 + 时间分配建议 --- ## 工作流程 ### Step 1: 理解决策场景 询问用户： - 你在纠结什么？（核心决策） - 有哪些选项？（A/B/C 或 是/否） - 最关心什么因素？（成本/时间/风险/收益/...） ### Step 2: 推荐或直接选择框架 **主动推荐逻辑：** - 战略/职业/项目 → SWOT - 情绪化/冲动决策 → 10-10-10 - 有风险/多阶段 → 决策树 - 多选项对比 → 加权打分 - 任务优先级 → Eisenhower 矩阵 **或让用户选择：** ``` 想用哪个框架分析？ 1. SWOT - 优势/劣势/机会/威胁 2. 10-10-10 - 短期/中期/长期视角 3. 决策树 - 风险 + 期望值计算 4. 加权打分 - 多选项量化对比 5. Eisenhower 矩阵 - 任务优先级 6. 你帮我推荐 ``` ### Step 3: 收集信息 根据选择的框架，引导用户提供必要信息： - SWOT → 询问内外部因素 - 10-10-10 → 询问各时间维度的考量 - 决策树 → 询问选项、概率、收益/损失 - 加权打分 → 询问维度、权重、各选项表现 - Eisenhower → 询问任务列表 ### Step 4: 输出分析 结构化输出： - 框架分析结果（列表/表格/树状图） - 关键洞察（2-3 条） - 建议倾向（但不替用户决定） - 可选：导出 markdown 保存 ### Step 5: 可选深化 - 需要更详细分析某个维度吗？ - 要对比其他框架的结论吗？ - 需要导出保存吗？ --- ## 框架选择指南 | 决策类型 | 推荐框架 | 原因 | |---------|---------|------| | 职业选择 | SWOT + 10-10-10 | 全面评估 + 长期视角 | | 投资决策 | 决策树 + SWOT | 风险量化 + 内外部分析 | | 多选项对比 | 加权打分 | 量化排名 | | 情绪化决策 | 10-10-10 | 跳出当下情绪 | | 任务优先级 | Eisenhower | 紧急/重要分类 | | 战略决策 | SWOT + 决策树 | 全局 + 风险 | --- ## 输出格式规范 ### Markdown 表格（加权打分示例） ```markdown | 维度 | 权重 | Offer A | Offer B | Offer C | |------|------|---------|---------|---------| | 薪资 | 30% | 8 (2.4) | 9 (2.7) | 7 (2.1) | | 成长 | 25% | 7 (1.75)| 6 (1.5) | 9 (2.25)| | ... | ... | ... | ... | ... | | **总分** | 100% | **7.2** | **7.5** | **7.8** | ``` ### 树状图（决策树示例） ``` 是否投资创业？ ├── 投资 (投入 100 万) │ ├── 成功 (30%) → 收益 500 万 │ └── 失败 (70%) → 损失 100 万 │ 期望值：0.3×500 + 0.7×(-100) = 80 万 └── 不投资 └── 维持现状 (100%) → 0 ``` ### 四象限（SWOT/Eisenhower） ``` 【优势 Strengths】 【劣势 Weaknesses】 - 点 1 - 点 1 - 点 2 - 点 2 【机会 Opportunities】 【威胁 Threats】 - 点 1 - 点 1 - 点 2 - 点 2 ``` --- ## 注意事项 1. **不替用户做决定** - 提供分析和建议倾向，但最终决定权在用户 2. **保持客观** - 避免带入主观偏见，基于用户提供的信息分析 3. **量化优先** - 能数字化的尽量数字化（概率、分数、权重） 4. **承认不确定性** - 明确标注假设和不确定因素 5. **可导出保存** - 支持导出 markdown 供用户后续参考 --- ## Resources ### scripts/ - `weighted-scoring.py` - 加权打分自动计算脚本 ### references/ - `decision-tree-guide.md` - 决策树详细模板和示例 - `frameworks-comparison.md` - 各框架对比和适用场景详解


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