excavate-assumptions 是一个用于“挖掘假设”的 AI 技能，其核心目标是让隐含在论述、框架或推理中的未言明假设浮出水面，并对它们进行排序，从而帮助使用者判断哪些前提最值得关注和检验。
用途 该技能面向需要审视论证基础的场景。当一段论述、一个方案或一种框架被提出时，其中往往包含大量未被说出的前提。excavate-assumptions 的作用就是把这些前提逐一找出来，避免在未经检验的假设上继续推理或决策。
主要能力 该技能提供了一套结构化的五步流程：
- 列出每一个假设：识别当前框架中嵌入的所有假设。
- 在多个层面深挖：
- 语义层面：要使该表述有意义，必须成立什么；
- 语用层面：要使该表述值得说出，必须成立什么；
- 逻辑层面：要使推理成立，必须成立什么；
- 框架层面：该表述预设了怎样的世界观。
- 评估重要性与确定性：对每个假设按重要性（结论在多大程度上依赖它）和确定性（它得到多大程度的支持）进行评分。
- 聚焦注意力：把重点放在既高度重要又高度不确定的假设上。
- 检验每个假设：追问“什么证据能推翻它？”以及“如果反过来成立会怎样？”
使用方式 该技能以步骤化指令的形式提供，使用者可以按照上述五步依次执行，也可以将其作为提示词或分析框架应用于具体的论述、方案或文本。资料中未提供具体的安装命令、代码或调用接口，暂未提供相关信息。
适用场景 适用于论证分析、决策审查、批判性思维训练、写作与研究中的前提梳理，以及任何需要暴露隐藏假设、评估推理可靠性的场合。
限制 资料仅描述了该技能的步骤与层面划分，未说明其支持的平台、模型、收费方式或具体效果，这些信息暂未提供。