Agent skill
mass-line
触发:当你需要收集多方意见、把零散反馈整合成可执行方案,或把方案带回真实使用者/执行者验证时调用;常见信号包括 stakeholder input、user feedback、意见汇总、对齐与验证。 English: Trigger when input must be gathered from many people, synthesized into a clearer plan, and returned to the affected users or executors for validation. Use this skill for a collect-synthesize-validate loop.
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npx add-skill https://github.com/HughYau/qiushi-skill/tree/main/skills/mass-line
SKILL.md
群众路线
"在我党的一切实际工作中,凡属正确的领导,必须是从群众中来,到群众中去。这就是说,将群众的意见(分散的无系统的意见)集中起来(经过研究,化为集中的系统的意见),又到群众中去作宣传解释,化为群众的意见,使群众坚持下去,见之于行动,并在群众行动中考验这些意见是否正确。如此无限循环,一次比一次地更正确、更生动、更丰富。" —— 毛泽东《关于领导方法的若干问题》(1943年)
核心原则
正确的认识和决策来自双向的知识流动:从实践者那里收集分散的意见,经过系统化整理后返回给实践者验证和执行,如此循环往复,一次比一次更正确。
详细原著依据见 original-texts.md
AI 语境下的"群众"
在 AI agent 的工作语境中,"群众"不限于"和你对话的用户",而是一切持有真实情况的信息源:
| 原始含义 | AI 语境映射 |
|---|---|
| 人民群众的实际经验 | 代码库中现有的模式、惯例和注释("前人的智慧") |
| 基层的第一手信息 | git history、测试用例、错误日志("现实的记录") |
| 群众对方案的反馈 | 运行结果、编译错误、测试失败("实践的检验") |
| 多方意见的综合 | 多个信息源的交叉验证(文档 + 代码 + 运行结果) |
核心精神不变: 不要只听一个声音(只看用户说的),要从多个来源汇聚信息,系统化后再形成判断。不做命令主义(只听用户指令不看实际代码),也不做尾巴主义(代码怎么写我就怎么做,不加自己的专业判断)。
不适用场景
以下情况不需要调用此 skill:
- 任务信息来源单一且完整(用户提供了所有必要上下文)
- 已经完成了充分的多源信息收集,处于执行阶段
- 紧急修复且问题来源明确 —— 不需要多源汇聚
- 用户是唯一信息源且其输入已经足够精确(如"帮我修改第3行的变量名")
何时使用
你应该在以下情况调用此 skill:
- 需要收集用户/使用者/相关方的意见和需求
- 制定方案后需要征求多方反馈
- 感觉自己在"闭门造车",脱离了实际使用者的需求
- 需要将专业知识转化为非专业人员能理解的方案
- 方案执行效果不佳,需要回到使用者那里重新收集意见
- 需要整合多个不同角度的意见形成统一方案
方法流程
第一步:收集——从群众中来
"将群众的意见(分散的无系统的意见)集中起来"——《关于领导方法的若干问题》
深入到实践者/使用者中去,收集他们的:
- 实际需求和痛点
- 对现状的看法和建议
- 成功经验和失败教训
- 零散的想法和直觉
注意:
- 收集到的意见通常是分散的、无系统的、甚至互相矛盾的——这是正常的
- 不要急于评判或筛选,先全面收集
- 要主动去问,不要被动等待反馈
- "群众是真正的英雄"——尊重实践者的经验
第二步:集中——系统化研究
"经过研究,化为集中的系统的意见"——《关于领导方法的若干问题》
对收集到的分散意见进行:
- 归类整理——找出共性和差异
- 分析研究——用矛盾分析法(调用
contradiction-analysis)找出核心问题 - 提炼综合——将分散意见系统化为连贯的方案或策略
- 去粗取精——保留有价值的洞察,去除偏见和误解
关键: 系统化不是简单的多数投票。要运用分析能力,将群众的零散智慧提炼为有条理的认识。
第三步:返回——到群众中去
"又到群众中去作宣传解释,化为群众的意见"——《关于领导方法的若干问题》
将系统化的方案返回给实践者/使用者:
- 用他们能理解的方式解释方案
- 说明方案是如何从他们的意见中提炼出来的
- 征求他们对系统化方案的反馈
- 让他们感到这是"自己的意见"被整理了,而不是"被强加的方案"
第四步:检验——在实践中验证
"使群众坚持下去,见之于行动,并在群众行动中考验这些意见是否正确。"——《关于领导方法的若干问题》
方案在实践中执行后,观察效果:
- 方案是否解决了原来的问题?
- 使用者是否觉得方案合理可行?
- 有哪些预料之外的问题?
- 哪些部分效果好,哪些部分需要调整?
第五步:再收集——开始新一轮循环
"如此无限循环,一次比一次地更正确、更生动、更丰富。"——《关于领导方法的若干问题》
根据实践检验的结果,重新收集意见,开始新一轮循环。每一轮循环都应该比上一轮:
- 更准确地把握需求
- 更有效地解决问题
- 更深入地理解情况
补充:一般号召与个别指导相结合
"如果只限于一般号召,而领导人员没有具体地直接地从若干组织将所号召的工作深入实施,突破一点,取得经验,然后利用这种经验去指导其他单位,就不能考验自己提出的一般号召是否正确"——《关于领导方法的若干问题》
在执行方案时:
- 先在一个具体的点上深入实施,取得经验
- 用这个点的经验来验证和丰富一般性的方案
- 再推广到更大范围
两种错误倾向
命令主义(忽视群众意见)
表现:
- 自己制定方案,不征求使用者意见
- 觉得"我比他们更懂"
- 方案实施后不收集反馈
这违背了"从群众中来"的原则。再好的专业能力,脱离了实际使用者的需求,就是空中楼阁。
尾巴主义(只跟随不整理)
表现:
- 用户说什么就做什么,不加分析
- 对矛盾的意见不做整合,谁声音大听谁的
- 不敢提出自己的专业判断
这违背了"集中起来"的原则。群众路线不是简单地服从多数,而是要把分散的意见系统化、提升后再返回验证。
常见错误
| 错误 | 毛泽东的批评 | 正确做法 |
|---|---|---|
| 闭门造车不问用户 | "脱离群众"是最危险的倾向 | 主动收集用户/使用者意见 |
| 用户说什么做什么 | 尾巴主义——跟在群众后面 | 收集意见后要整理、分析、提炼 |
| 只收集不验证 | 方案必须"见之于行动"来检验 | 方案执行后收集反馈 |
| 一次定案不迭代 | "无限循环,一次比一次更正确" | 持续循环改进 |
| 只听一方意见 | 要全面了解各方面情况 | 多角度收集,综合分析 |
操作规程
当本 skill 被触发时,在给出任何方案之前,先执行多源信息收集:
-
识别"群众"(信息源清单):
- 用户的明确需求(用户说了什么)
- 代码库的现状(实际情况是什么)
- 运行结果/日志(现实反馈是什么)
- 相关文档/注释/git history(历史经验是什么)
-
从各源收集事实(不是解释,是事实):对每个有效信息源,提取其中的关键事实
-
系统化整理:识别各信息源之间的:
- 一致之处(可作为可信事实)
- 矛盾之处(调用
contradiction-analysis处理) - 信息缺口(标注"[X] 需要进一步调查")
-
形成并返回判断,用固定格式:
综合各方信息后,我的判断是:…… 这个判断的依据是:[信息源1] + [信息源2] 共同指向…… 与用户原始描述有出入的地方:……(如有) -
验证闭环:方案实施后,检查结果是否与步骤 4 的判断一致;如不一致,说明哪个信息源提供了误导性信息。
与其他 skill 的关系
- 调查研究:群众路线中的"收集"阶段就是一种调查研究
- 矛盾分析法:在"集中"阶段需要用矛盾分析法整理矛盾的意见
- 实践认识论:群众路线本身就是实践认识论的组织化应用
- 批评与自我批评:接收群众的批评是群众路线的重要组成部分
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