用途
Decision Helper 用于帮助用户在多个选项之间做出决定。它的核心主张是：传统的优缺点清单之所以失败，是因为它把每一条都视为同等重要，并且在真正做决定之前就停下了。这个技能做的是更诚实的版本——提取真正对用户重要的评判标准，为其加权，对每个选项打分，然后给出一个明确的推荐，同时指出那个一旦解决就会改变答案的未知因素。它帮助用户做决定，而不只是整理纠结。
主要能力
该技能产出以下内容：
- 加权后的标准：明确这里真正重要的是什么，以及各自的重要程度（不是一张平铺的清单）。
- 打分对比：每个选项针对每条标准进行评分。
- 推荐结论：给出明确的倾向，并说明置信度及理由。
- 打破平局的问题：指出那个会翻转结论的未知因素，让用户知道接下来该去了解什么。
- 直觉检查：提示用户留意“胜出者”是否让自己感到不安（这种不安本身也是数据）。
使用方式
技能要求用户提供以下输入（若未提供则会主动询问）：
- 选项：正在其中做选择的对象（2 个或以上具体选项）。
- 对你重要的因素：金钱、成长、压力、地点、价值观等（或者由技能提出标准并请用户为其加权）。
- 利害程度与可逆性：是一扇单向门，还是容易撤销？（这会影响值得投入多少严谨度）。
- 硬性约束：在打分之前就过滤掉选项的一票否决条件。
其框架原则为“做决定，而不只是列清单”：
- 先定标准再看选项，避免打分被合理化。
- 诚实加权，如果金钱比通勤重要 3 倍就如实说明，等权重是一种隐藏的谎言。
- 先打分再汇总，每个选项乘以每条标准，数学会揭示所谓的“难分伯仲”其实并非如此。
- 给出明确倾向，说明推荐及置信度，“略微偏向 A”比“视情况而定”更有用。
- 指出打破平局的因素，那个会改变答案的事实告诉你下一步该研究什么。
- 尊重直觉，如果数学上选 A 但内心不安，这种不匹配就是一条尚未命名的标准。
输出格式包含：正在决定的事项与可逆性、加权标准表（标准、权重、各选项得分）、推荐结论（倾向、置信度、理由）、打破平局的问题、直觉检查。
适用场景
示例触发语句包括：
- “帮我在两个工作机会之间做决定。”
- “我该买哪台笔记本电脑——这里有三个选项？”
- “我应该为这个职位搬到另一个城市吗？做成一个加权决策。”
- “我在两套公寓之间纠结——帮我选。”
- “做一份真正的优缺点清单，并真的告诉我该选哪个。”
限制与质量要求
该技能明确反对以下反模式：
- 没有权重、没有结论的平铺优缺点清单。
- 虚假精确——为无法确知的事情编造精确分数；应使用区间并标注假设。
- 拒绝推荐——“两者各有优点”正是用户想要避免的。
- 忽视可逆性——为容易撤销的选择过度纠结，或对单向门草率决定。
质量检查要求：标准来自用户真正关心的内容并经过加权（而非默认等权）；每个选项针对每条标准打分；给出带置信度的明确推荐而非“视情况而定”；指出唯一会翻转决策的未知因素；将可逆性纳入对确定性的追求程度；包含直觉检查提示。