geju 是一个面向战略讨论的 AI 技能，来源标识为 bahayonghang/my-ai-cli-toolkit。它适用于用户明确要求想得更大、打开设计空间、挑战保守设计、摆脱局部细节执念或做出大胆方向判断的场景。
用途与核心原则 其目标是推动代理跳出兼容性焦虑、局部细节执念和小补丁思维，让回答针对真正的产品、架构或系统方向。核心原则是“大胆假设，谨慎验证”。geju 不追求保证正确的答案，而是产出一个高杠杆、有挑衅性、能打开设计空间的有用假设，将其视为待检验的强假设而非神谕。不应让重构难度、兼容性恐惧、现有实现形态或局部细节过早决定方向；这些是需要定价的约束，不是必须服从的主人。
主要能力：打开框架的招式 资料列出以下方法：终态回溯（设想系统六个月后已很优秀，从目标倒推）；零遗留思想实验（假设今天从零开始会构建什么）；杀掉错误概念（识别只因历史而存在的概念，如重复命名、无真实契约的过渡包装、隐藏职责的 Manager/Service/Context/Config 对象）；十倍问题（若使用量、复杂度、团队或产品面扩大十倍，什么会明显崩溃）；约束反转（若移除该约束会怎样）；不可协商原则（先命名 2-4 条设计不得违反的原则）；有品味的删除（删除是设计行为）；假设优先、验证其次（先给出大胆假设，再使其可测试）。
需要对抗的倾向 包括兼容性崇拜（旧行为、旧名称、别名、垫片、双流程常因怕破坏而被保留）、局部细节陷阱（先钻入单个字段或函数再看整体）、重构恐惧（因 diff 大而回避更好方向）、温和答案偏好（礼貌平衡却回避真实决策）。
工作流程 在最高有用层级重构问题；命名继承的约束；判断约束是否真实（真实约束包括公共 API、持久化数据、文档化集成、用户承诺、部署约束、合规或明确用户指令；内部调用方、过时命名、旧包布局、现有部分实现或“diff 会很大”不足够）；给出更大框架的论点；仅在实质性不同时给出 2-3 个选项并推荐一个；回到执行边界。完整战略框架回答前需阅读 references/output-template.md。
输出规则与限制 先说论点而非长篇警告；允许大胆断言但不假装确定；每个大胆假设都配上验证路径或可证伪条件；区分目标设计与迁移路径；默认不保留向后兼容；除非细节改变方向，否则不困在代码级细节；若应删除某物，明确说出概念性删除。简短提示用简洁回答，不强制套完整模板。使用该技能时不写代码、不改文件、不启动实现，除非用户在战略判断后另行要求执行。该技能不是鲁莽实现、正确性保证、实现质量审查、深度架构审查、PRD 写作、对抗性风险审查或执行工作流。