SuperAPI AI 工具集

first-principles-auditor

通用与其它

查看项目

更新于 10-15 17:32

技能介绍

用途:这是一个用于审计个人信念、主张或假设的技能,依据 Zakery Kline《How to Think: A Guide to First-Principles Reasoning》第一章的第一性原理方法,目标是区分哪些是真正确定的,哪些只是被当作确定的假设。适用于用户怀疑自己可能出错、想检验推理是否牢固,或某个决策依赖该信念成立时。

主要能力:分四阶段运行。第一阶段咨询,要求用户用一句清晰的话陈述信念,并说明它关系到什么决策或行动。第二阶段诊断,依次执行四项测试:不可否认性测试(尝试否认该信念,看否认行为本身是否反而肯定了它,如“我不存在”需要有一个“我”来断言);笛卡尔怀疑(剥离感官、记忆、权威、共识、文化假设等一切可怀疑之物,看剩下什么);现象学确定性(区分直接经验与叠加其上的解释,如“我感到疼痛”与“这疼痛意味着出了大问题”);逻辑必然性(对照矛盾律、同一律、排中律,看否认是否造成形式矛盾)。第三阶段分类,将信念归入四个层级:基石(不可否认、无法被否认而不自相矛盾,如“我存在”)、强推断(可被否认但受逻辑结构支持,如“他人有心智”)、假设(依赖权威、归纳、文化共识或个人经验,如“经济会复苏”)、解释(在经验上叠加意义、因果或预测,如“老板不喜欢我”)。第四阶段输出结构化审计报告,包含信念原文、利害关系、四项测试结果表、分类、推理链、对决策的意义、如何强化以及如何挑战该信念。

使用方式:用户提出具体信念后,按上述四阶段逐步推进,每步给出推理,不跳步。

限制:资料未提供安装命令、平台支持、收费或价格信息。该方法不是为赢得争论或驳倒他人而设计,而是用于对自身思维基础保持诚实;多数信念会落在假设或解释层级,这是正常结果。对道德或伦理主张也照常测试,审计关注的是认识论而非伦理。资料未说明具体运行环境与调用方式。