第一性原理思维是一套系统性方法，把复杂问题分解为基本真理，再从这些真理向上推理，从而避开类比推理的陷阱。该技能基于 awesome-skills/first-principles-skill v0.2.0 定制，新增了第 0 阶段“删除优先”。
适用场景：评估架构或设计是否真正最优；质疑可能不适用于当前语境的最佳实践；常规方案不足时寻求突破；做出有长期影响的基础决策；挑战遗留系统中的继承假设；设计新系统时不照搬现有模式；质疑某个需求或步骤是否应存在。
核心流程：第 0 阶段质疑需求本身（删除优先），先问问题是否该被解决，尝试彻底删除需求，能删则删，删不掉再加回并分析，同时追问谁提出需求、能否豁免。第 1 阶段识别问题本质，剥离实现细节，区分症状与原因，定义成功标准。第 2 阶段挑战所有假设，列出显式与隐式假设，从技术、业务、资源、历史等类别逐一检验。第 3 阶段确立基本事实，识别不可违背的物理数学约束、业务不变式和用户根本需求，并测试其是否可再分解、是否可证为真。第 4 阶段向上推理，从最小可行方案出发，只添加必要内容，每层都需自证合理性。第 5 阶段验证推理，将每个设计决策追溯至基本事实，找出薄弱环节并做压力测试。
输出格式按主题结构化，包含需求检查、问题本质、被挑战的假设表、基本事实、推理链和结论等部分，并记录关键洞察与取舍。
常见模式包括：复杂度陷阱，检查移除组件后是否仍能解决核心问题；类比陷阱，追问其他公司当时解决的是什么问题、约束是否相同；遗留陷阱，追问原始决策原因及条件是否仍存在。该技能可与其他思考工具配合，如识别基本事实后用权衡分析、假设浮现时用五问法、定稿前做预演失败、基本事实不确定时用假设检验。
边界：它会系统性挑战假设、识别基本事实、从基础构建推理链并揭示常规智慧不适用之处，但不会否定所有现有方案，不会对每个决策无限投入时间，不会为理论纯粹性忽视实际约束，也不保证给出最优解。
附带参考资料涉及 SpaceX 与 Tesla 实例、软件工程应用及微服务决策的架构评审示例。安装命令与具体运行方式暂未提供。