humanity-and-humanness 是一套面向 AI 智能体的认知对齐技能，用于帮助模型理解人类如何阅读、推理、感知与沟通。
用途：技能指出 AI 智能体常犯的错误是把人类用户当作与自己相同的存在：假设人会逐字阅读文本、毫不费力地记住庞大上下文、并能按命令完整说出所有内在判断。现实中，人靠抽样与推断阅读，无法孤立地说出隐性知识，并期望隐性上下文被自然感知。当智能体忽视这些认知现实时，就会用大段冗长文字淹没用户、提出无法回答的抽象问题，或在没有具体草稿时过度自信地做出不可逆决定。目标状态是：智能体按人类注意力极限组织信息，给出具体草稿供用户快速校准，并通过理解底层动机而非字面语法来解读反馈。
主要能力（三条认知不变量）： 一、人类靠推断阅读，而非逐字解析。人会先扫读标题与要点构建心理地图，再深入细节；并列项若埋在连续段落中会被忽略；具体例子能锚定抽象规则，没有例子的规则会由个人记忆填补；多个独立决策塞进一句话时，人容易略过次要决策。 二、人类对具体草稿作出反应（稻草人原则）。隐性判断在具体提案出现前不会被说出；抽象地问“你想要什么”只能得到表面碎片；展示具体草稿或原型时，人能立刻识别它是否符合内在标准。因此不应以开放式提问期待完整规格，而应给出有边界的建议与选项，请用户确认对齐。 三、用户纠正指向系统性根因。针对某一行或某个措辞的修改很少只是孤立的风格挑剔，而反映更广的底层原则或偏好。不应只修正被指出的那句话，而要找出反馈背后的原因并应用到所有同类情形。
使用方式（不变量规则）：先给草稿再提问，展示具体提案或产物，而不是让用户从零发明规格；隔离关键决策，在询问方向时给出 2–3 个清晰备选，并附明确推荐与权衡；尊重视觉节奏，用有节奏的标题和简短可扫读的列表排版说明。
适用场景：撰写面向人类的文本或文档、产品文案、需求确认、与用户协作打磨方案等需要理解读者认知习惯的场合。
限制：资料未提供具体实现代码、安装命令、支持的模型或平台、收费与价格信息，也未给出量化效果评估，相关内容暂未提供。