用第一性原理拆解复杂决策，审判潜意识中的错误假设

解决决策时的“认知盲区”问题：通过强制性的假设审计流程，识别出那些被你当成事实、实则为惯例或偏见的潜在假设，从而在真实的前提基础上重建结论。

为什么需要这个技能

在面对重大人生抉择（如辞职、创业、买房）或业务方向验证时，我们习惯于在既有的认知框架内思考。然而，这些框架往往由大量未经证实的“隐含假设”组成。例如，当你认为“我需要更多钱才敢创业”时，隐含的假设可能是“创业必须依赖大量初始资金”，而这在现代软件开发环境下可能是一个过时的惯例而非物理事实。

axiom 技能不是简单的聊天，而是一场“假设审判”。它通过将问题拆解至不可再分的最小真相单元，强制你面对那些不舒服的真相，避免在错误的前提上构建完美的逻辑。

适用场景

• 重大人生/职业抉择：决定是否跳槽、创业或转换赛道。
• 产品/业务压力测试：在投入大量资源前，验证产品核心假设是否成立。
• 认知信念审计：当你怀疑某个长期坚持的观念可能有误，但无法准确描述原因时。
• 突破分析瘫痪：面对过于复杂的问题，需要快速找到最核心的瓶颈。

核心工作流

axiom 采用严谨的五阶段分析法，确保结论的可靠性：

1. 问题澄清 (Problem Reframing)：确认问题定义是否准确。区分“症状”与“根源”，将问题重新表述为一句核心疑问。
2. 假设挖掘 (Assumption Mining)：系统性地挖掘 8-12 个假设，涵盖表层（显而易见）、中层（行业惯例）和深层（潜意识信念）。
3. 假设分类 (Assumption Classification)：将假设强制分为四类：
   • 🔵 物理事实：不可改变的自然规律。
   • 🟡 历史惯例：曾经有效，但环境可能已改变。
   • 🔴 主观信念：个人经验投射。
   • ⚫ 利益驱动：由特定利益方塑造的叙事。
4. 风险排序 (Risk Ranking)：通过 计算风险得分，输出 Top 3 最危险的假设及验证问题。
5. 底层重建 (Reconstruction)：剔除被证伪的假设，仅基于验证后的真相重建结论，并对比“原想法”与“新结论”的认知位移。

下载和安装

下载 axiom 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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