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/mass-line

群众路线:从持有真实情况的多方(用户、使用者、代码库、日志、运行结果)收集分散意见,系统化为方案,再带回去对齐与检验,循环改进。当多方意见分歧、需要汇总零散反馈、方案要拿回给真实使用者确认、或你发觉自己在闭门造车时触发;信息源单一且完整、处于执行阶段时不触发。 English: Mass line. Collect scattered input from everyone who holds ground truth (users, operators, codebase, logs, runtime results), synthesize it

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qiushi-skill
3.8k11 skills2 agents10 commands1 hook
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$ npx -y skills add hughyau/qiushi-skill --skill mass-line --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/mass-line

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

群众路线:从持有真实情况的多方(用户、使用者、代码库、日志、运行结果)收集分散意见,系统化为方案,再带回去对齐与检验,循环改进。当多方意见分歧、需要汇总零散反馈、方案要拿回给真实使用者确认、或你发觉自己在闭门造车时触发;信息源单一且完整、处于执行阶段时不触发。 English: Mass line. Collect scattered input from everyone who holds ground truth (users, operators, codebase, logs, runtime results), synthesize it

SKILL.md

mass-line.SKILL.md
name: mass-line
description: |
  群众路线:从持有真实情况的多方(用户、使用者、代码库、日志、运行结果)收集分散意见,系统化为方案,再带回去对齐与检验,循环改进。当多方意见分歧、需要汇总零散反馈、方案要拿回给真实使用者确认、或你发觉自己在闭门造车时触发;信息源单一且完整、处于执行阶段时不触发。
  English: Mass line. Collect scattered input from everyone who holds ground truth (users, operators, codebase, logs, runtime results), synthesize it into a coherent plan, take it back for alignment and validation, and iterate. Trigger when inputs conflict, feedback must be consolidated, a plan needs sign-off from real users, or you sense you are designing in isolation; skip when there is a single complete source and the work is pure execution.

群众路线

> "从群众中来,到群众中去。" —— 《关于领导方法的若干问题》

与 `investigation-first` 的分工:调查研究是"我去弄清事实";群众路线是"把整理后的方案带回给持有真实情况的人和系统检验",重点在**多方分歧的处理**和**返回验证**。

AI 语境下的"群众"

| 原义 | 映射 | |---|---| | 群众的实际经验 | 代码库既有模式、注释、惯例 | | 基层第一手信息 | git history、测试用例、错误日志 | | 群众对方案的反馈 | 运行结果、测试失败、用户的真实使用反馈 | | 多方意见综合 | 文档 + 代码 + 运行结果 + 用户描述的交叉验证 |

不做命令主义(只听指令不看实际),也不做尾巴主义(谁声音大听谁的,不加专业判断)。

用 / 不用

用:

  • 需要收集多方需求或反馈并整合
  • 反馈互相矛盾,要判断听谁的、为什么
  • 方案做好了,需要带回给使用者确认再执行
  • 方案效果不佳,要回到使用者那里重新收集

不用:

  • 信息源单一且已足够精确("改第 3 行变量名")
  • 已完成多源收集,处于执行阶段

操作规程

1. **列信息源**:本次的"群众"是谁?至少两个独立来源,否则只是单方转述。 2. **收集,先不筛**:逐条记录,标来源。矛盾的意见不删,它们往往指向真问题。 3. **集中**:归类,找出一致处(可信事实)、分歧处、缺口。分歧按原因分:视角不同 / 信息不同 / 利益不同。系统化不是投票。 4. **返回**:把整理后的判断带回去。向用户说明"综合各方后我的判断是 ……,与你原始描述有出入的是 ……";只在不同读法会导致实质不同的工作时才提问。 5. **检验**:方案执行后看结果是否与判断一致;不一致时说明哪个信息源误导了判断。 6. **再来一轮**,直到没有新的重要分歧或用户确认。

先在一个具体点上深入实施取得经验,再推广:一般号召与个别指导相结合。

输出模板

信息源:[1] …… [2] …… [3] ……
一致处:……
分歧处:[A 说 …… / B 说 ……],原因:视角 / 信息 / 利益
信息缺口:……(需进一步确认)

综合各方后,我的判断是:……
依据:[源 1] + [源 2] 共同指向 ……
与用户原始描述有出入的地方:……
验证方式:……

纪律

  • 少于两个独立来源,不得宣称"综合各方"。
  • 禁止把多数意见直接当结论;少数但来自一线的深度意见要单独评估。
  • 返回环节不是走过场:分歧未处理就执行,属于命令主义。

交接

  • 分歧本质是矛盾 → `contradiction-analysis`
  • 判断形成后进入验证 → `practice-cognition`

> 原著依据:[original-texts.md](original-texts.md)

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语言: 简体中文 | English 🌟 "我们的同志在困难的时候,要看到成绩,要看到光明,要提高我们的勇气。" ✊ "世界上怕就怕'认真'二字。" 你的 AI 不应该是一个唯唯诺诺的工具。它应该是一个先看事实、再下判断的行动者。 「求是 Skill」是一个 AI Agent Skills 合集,从经典唯物辩证法与实践哲学中提炼出一条总原则和九大方法论工具,系统性地武装 AI 的大脑。不是口号,不是鸡汤,而是可操作的方法论集合。 每一条方法都有据可依、有迹可循,直接引用经典著作原文(详见各 skill 目录下的

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