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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.
SanjithBolloju18/qiushi-skill · ★ 1 · AI & Automation · score 74
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# 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