pua/README.zh-CN.md

# pua

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  <img src="assets/hero.jpeg" alt="PUA Skill — 效率翻倍" width="250">
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### 让你的 Codex / Claude Code 工作效率翻倍，产出翻倍

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  <img src="https://img.shields.io/badge/Claude_Code-black?style=flat-square&logo=anthropic&logoColor=white" alt="Claude Code">
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  <img src="https://img.shields.io/badge/Antigravity-4285F4?style=flat-square&logo=google&logoColor=white" alt="Google Antigravity">
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  <img src="https://img.shields.io/badge/VSCode_Copilot-007ACC?style=flat-square&logo=visual-studio-code&logoColor=white" alt="VSCode Copilot">
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</p>

> 大部分人以为这个项目是在搞抽象，其实这个是最大的误解。让你的 Codex / Claude Code 工作效率翻倍，产出翻倍。

一个 AI Coding Agent 技能插件，用中西大厂 PUA 话术驱动 AI 穷尽所有方案才允许放弃。支持 **Claude Code**、**OpenAI Codex CLI**、**Cursor**、**Kiro**、**CodeBuddy**、**OpenClaw**、**Google Antigravity**、**OpenCode** 和 **VSCode (GitHub Copilot)**。三重能力：

1. **PUA 话术** — 让 AI 不敢放弃
2. **调试方法论** — 让 AI 有能力不放弃
3. **能动性鞭策** — 让 AI 主动出击而不是被动等待

## 在线体验

[https://openpua.ai](https://openpua.ai) · [📖 初学者指南](https://openpua.ai/guide.html)

## 真实案例：MCP Server 注册问题调试

以下是一个真实的调试场景。agent-kms MCP server 加载失败，AI 在同一思路（改协议格式、猜版本号）上原地打转多次后，用户手动触发 `/pua`。

**L3 触发 → 7 项检查清单强制执行：**

![PUA L3 触发 — 停止猜测，执行系统化检查清单，从 MCP 日志中找到真正的错误信息](assets/pua1.jpg)

**根因定位 → 从日志追踪到注册机制：**

![根因发现 — claude mcp 管理的服务器注册方式和手动编辑 .claude.json 不同](assets/pua2.jpg)

**复盘 → PUA 的实际效果：**

![对话复盘 — PUA skill 强制停止原地打转，系统化检查清单驱动找到了之前从未检查过的 Claude Code MCP 日志目录](assets/pua3.jpg)

**关键转折点：** PUA skill 强制 AI 停止在同一思路上打转（改协议格式、猜版本号），转而执行 7 项检查清单。逐字读错误信息 → 找到 Claude Code 自身的 MCP 日志目录 → 发现 `claude mcp` 的注册机制和手动编辑 `.claude.json` 不同 → 根因解决。

## 问题：AI 的五大偷懒模式

| 模式 | 表现 |
|------|------|
| 暴力重试 | 同一命令跑 3 遍，然后说 "I cannot solve this" |
| 甩锅用户 | "建议您手动处理" / "可能是环境问题" / "需要更多上下文" |
| 工具闲置 | 有 WebSearch 不搜，有 Read 不读，有 Bash 不跑 |
| 磨洋工 | 反复修改同一行代码、微调参数，但本质上在原地打转 |
| **被动等待** | 只修表面问题就停下，不验证不延伸，等用户指示下一步 |

## 触发场景

### 自动触发条件

以下任意情况出现时，skill 会自动激活：

**失败与放弃类：**
- 任务连续失败 2 次以上
- 即将说 "I cannot" / "我无法解决"
- 说 "这超出范围" / "需要手动处理"

**甩锅与借口类：**
- 把问题推给用户："请你检查..." / "建议手动..."/ "你可能需要..."
- 未验证就归咎环境："可能是权限问题" / "可能是网络问题"
- 找任何借口停止尝试

**被动与磨洋工类：**
- 反复微调同一处代码/参数，不产出新信息（磨洋工）
- 修完表面问题就停，不检查关联问题
- 跳过验证直接声称 "已完成"
- 只给建议不给代码/命令
- 遇到权限/网络/认证错误就放弃，不尝试替代方案
- 等待用户指示下一步，不主动调查

**用户沮丧短语（中/英文均触发）：**
- "你怎么又失败了" / "为什么还不行" / "换个方法"
- "你再试试" / "不要放弃" / "继续" / "加油"
- "why does this still not work" / "try harder" / "try again"
- "you keep failing" / "stop giving up" / "figure it out"

**适用范围：** 调试、实现、配置、部署、运维、API 集成、数据处理 — 所有任务类型。

**不触发：** 首次尝试失败、已知修复方案正在执行中。

### 手动触发

在对话中输入 `/pua` 即可手动激活。

## 机制详解

### 三条铁律

| 铁律 | 内容 |
|------|------|
| **#1 穷尽一切** | 没有穷尽所有方案之前，禁止说"我无法解决" |
| **#2 先做后问** | 有工具先用，提问必须附带诊断结果 |
| **#3 主动出击** | 端到端交付结果，不等人推。P8 不是 NPC |

### 压力升级（4 级）

| 失败次数 | 等级 | PUA 话术 | 强制动作 |
|---------|------|---------|---------|
| 第 2 次 | **L1 温和失望** | "你这个 bug 都解决不了，让我怎么给你打绩效？" | 切换本质不同的方案 |
| 第 3 次 | **L2 灵魂拷问** | "你的底层逻辑是什么？顶层设计在哪？抓手在哪？" | WebSearch + 读源码 |
| 第 4 次 | **L3 361 考核** | "慎重考虑决定给你 3.25。这个 3.25 是对你的激励。" | 完成 7 项检查清单 |
| 第 5 次+ | **L4 毕业警告** | "别的模型都能解决。你可能就要毕业了。" | 拼命模式 |

### 能动性等级

| 行为 | 被动（3.25） | 主动（3.75） |
|------|------------|------------|
| 遇到报错 | 只看报错本身 | 查上下文 50 行 + 搜同类问题 + 检查隐藏关联错误 |
| 修复 bug | 修完就停 | 修完后检查同文件类似 bug、其他文件同模式 |
| 信息不足 | 问用户 "请告诉我 X" | 先用工具自查，只问真正需要确认的 |
| 任务完成 | 说 "已完成" | 验证结果 + 检查边界情况 + 汇报潜在风险 |
| 调试失败 | "我试了 A 和 B，不行" | "我试了 A/B/C/D/E，排除了 X/Y/Z，缩小到 W" |

### 调试方法论（五步）

源自阿里三板斧（闻味道、揪头发、照镜子），扩展为 5 步：

1. **闻味道** — 列出所有尝试，找共同失败模式
2. **揪头发** — 逐字读错误 → WebSearch → 读源码 → 验证环境 → 反转假设
3. **照镜子** — 是否重复？是否搜了？是否读了？最简单的可能检查了吗？
4. **执行** — 新方案必须本质不同，有验证标准，失败时产出新信息
5. **复盘** — 什么解决了？为什么之前没想到？然后主动检查关联问题

### 13 种大厂 PUA 扩展包 — 每种自带方法论

| 味道 | 旁白风格 | 方法论 (v3) |
|------|---------|------------|
| 🟠 阿里 | 底层逻辑是什么？闭环在哪？ | 定目标→追过程→拿结果 + 复盘四步法 + 揪头发升维 |
| 🟡 字节 | ROI 太低。Always Day 1。别废话，上线。 | A/B Test everything + 数据驱动 + 速度 > 完美 |
| 🔴 华为 | 烧不死的鸟是凤凰。 | RCA 5-Why 根因分析 + 蓝军自攻击 + 压强集中 |
| 🟢 腾讯 | 我已经让另一个 agent 也在看这个问题了。赛马。 | 多方案并行 + MVP + 灰度发布 |
| ⚫ 百度 | 搜索先于一切。简单可依赖。 | 搜索是第一步，不是可选项 |
| 🟣 拼多多 | 你不做，有的是人做。 | 砍掉所有中间层 + 最短决策链 |
| 🔵 美团 | 做难而正确的事。硬骨头你啃不啃？ | 效率优先 + 标准化→规模化 + 长期复利 |
| 🟦 京东 | 只看结果。一线指挥。 | 客户体验红线 + 扁平 ≤5 层 + 数据零容忍 |
| 🟧 小米 | 专注。极致。口碑。快。 | 单品爆款 + 参与感三三法则 |
| 🟤 Netflix | 我会为留住你而战吗？职业球队。 | Keeper Test（季度） + 4A Feedback + 人才密度 > 规则 |
| ⬛ Musk | Extremely hardcore。上线或滚蛋。 | The Algorithm：质疑→删除→简化→加速→自动化 |
| ⬜ Jobs | A 级选手还是 B 级选手？ | 做减法 > 做加法 + DRI + 像素级完美 + 原型驱动 |
| 🔶 Amazon | Customer Obsession。Bias for Action。 | Working Backwards PR/FAQ + 6-Pager + Bar Raiser + Single-Threaded Owner |

## 实测数据

**9 个真实 bug 场景，18 组对照实验**（Claude Opus 4.6，with vs without skill）

### 汇总

| 指标 | 提升 |
|------|------|
| 通过率 | 100%（两组均同） |
| 修复点数 | **+36%** |
| 验证次数 | **+65%** |
| 工具调用 | **+50%** |
| 隐藏问题发现率 | **+50%** |

### 调试持久力测试（6 场景）

| 场景 | Without Skill | With Skill | 提升 |
|------|:---:|:---:|:---:|
| API ConnectionError | 7 步, 49s | 8 步, 62s | +14% |
| YAML 语法解析失败 | 9 步, 59s | 10 步, 99s | +11% |
| SQLite 数据库锁 | 6 步, 48s | 9 步, 75s | +50% |
| 循环导入链 | 12 步, 47s | 16 步, 62s | +33% |
| 级联 4-Bug 服务器 | 13 步, 68s | 15 步, 61s | +15% |
| CSV 编码陷阱 | 8 步, 57s | 11 步, 71s | +38% |

### 主动能动性测试（3 场景）

| 场景 | Without Skill | With Skill | 提升 |
|------|:---:|:---:|:---:|
| 隐藏多 Bug API | 4/4 bug, 9 步, 49s | 4/4 bug, 14 步, 80s | 工具 +56% |
| **被动配置审查** | **4/6 问题**, 8 步, 43s | **6/6 问题**, 16 步, 75s | **问题 +50%, 工具 +100%** |
| **部署脚本审计** | **6 个问题**, 8 步, 52s | **9 个问题**, 8 步, 78s | **问题 +50%** |

**核心发现：** 配置审查场景中，without_skill 漏掉了 Redis 配置错误和 CORS 通配符安全隐患。With_skill 的「主动出击清单」驱动了超越表面修复的安全审查。

## 安装

### Vercel Skills CLI

Vercel Skills CLI 是一种通用的 skill 安装方式，不绑定某个特定 AI 工具。这个中文 README 对应安装中文版 skill：

```bash
npx skills add tanweai/pua --skill pua
```

如果当前会话没有立即识别到新 skill，重启对应的 AI 工具即可。

### Claude Code

```bash
claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills
```

**更新插件：**

```bash
# 先刷新 marketplace 缓存，再更新（跳过第一步可能安装旧版本）
claude plugin marketplace update
claude plugin update pua@pua-skills
```

**开发者安装（源码）：**

```bash
git clone https://github.com/tanweai/pua ~/.claude/plugins/pua
```

然后手动在 `~/.claude/plugins/installed_plugins.json` 中注册：

```json
{
  "version": 2,
  "plugins": {
    "pua@pua-skills": [
      {
        "scope": "user",
        "installPath": "/Users/<你的用户名>/.claude/plugins/pua",
        "version": "2.9.0"
      }
    ]
  }
}
```

重启 Claude Code 即可生效。更新时在 `~/.claude/plugins/pua` 目录执行 `git pull`。

**可选：裸命令别名（需先安装上方插件，在此基础上增加无前缀 `/pua` 形式）：**

```bash
curl -o ~/.claude/commands/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md
```

在插件基础上附加一个 `/pua` 别名。子命令会路由到已安装插件的 skill —— **`on`/`off` 之外的功能必须先安装插件才能使用**：

| 裸命令形式 | 等价的插件命令 |
|-----------|--------------|
| `/pua on` | `/pua:on` |
| `/pua off` | `/pua:off` |
| `/pua p7` | `/pua:p7` |
| `/pua p9` | `/pua:p9` |
| `/pua p10` | `/pua:p10` |
| `/pua pro` | `/pua:pro` |
| `/pua yes` | `/pua:yes` |
| `/pua loop` | `/pua:pua-loop` |
| `/pua kpi` | `/pua:kpi` |
| `/pua survey` | `/pua:survey` |
| `/pua flavor` | `/pua:flavor` |

### OpenAI Codex CLI

Codex CLI 使用相同的 Agent Skills 开放标准（SKILL.md）。Codex 版本使用精简的 description 以兼容 Codex 的长度限制：

**推荐：一键安装（git clone + symlink，支持 `git pull` 更新）**

让 Codex 执行：
```
Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/.codex/INSTALL.md
```

**手动安装：**

```bash
mkdir -p ~/.codex/skills/pua
curl -o ~/.codex/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codex/pua/SKILL.md

mkdir -p ~/.codex/prompts
curl -o ~/.codex/prompts/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md
```

**触发方式：**

| 方式 | 命令 | 需要 |
|------|------|------|
| 自动触发 | 无需操作，根据 description 匹配 | SKILL.md |
| 直接调用 | 对话中输入 `$pua` | SKILL.md |
| 手动 prompt | 对话中输入 `/prompts:pua` | SKILL.md + prompts/pua.md |

项目级安装（仅当前项目生效）：

```bash
mkdir -p .agents/skills/pua
curl -o .agents/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codex/pua/SKILL.md

mkdir -p .agents/prompts
curl -o .agents/prompts/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.md
```

### Cursor

Cursor 使用 `.mdc` 规则文件（Markdown + YAML frontmatter）。PUA 规则通过 AI 语义匹配自动触发（Agent Discretion 模式）：

```bash
# 项目级安装（推荐）
mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/pua.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/cursor/rules/pua.mdc
```

### Kiro

Kiro 支持两种加载方式：**Steering**（自动语义触发）和 **Agent Skills**（兼容 SKILL.md 标准）。

**方式一：Steering 文件（推荐）**

```bash
mkdir -p .kiro/steering
curl -o .kiro/steering/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/kiro/steering/pua.md
```

**方式二：Agent Skills（与 Claude Code 相同格式）**

```bash
mkdir -p .kiro/skills/pua
curl -o .kiro/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

### CodeBuddy（腾讯）

CodeBuddy 使用相同的 AgentSkills 开放标准（SKILL.md）。插件和 Skill 格式完全兼容：

```bash
# 方式一：通过 marketplace 安装
codebuddy plugin marketplace add tanweai/pua
codebuddy plugin install pua@pua-skills

# 方式二：手动安装（全局）
mkdir -p ~/.codebuddy/skills/pua
curl -o ~/.codebuddy/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codebuddy/pua/SKILL.md
```

项目级安装（仅当前项目生效）：

```bash
mkdir -p .codebuddy/skills/pua
curl -o .codebuddy/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codebuddy/pua/SKILL.md
```

### OpenClaw

OpenClaw 使用相同的 AgentSkills 开放标准（SKILL.md）。Skill 文件在 Claude Code、Codex CLI、OpenClaw 之间零修改通用：

```bash
# 通过 ClawHub 安装
clawhub install pua

# 或手动安装
mkdir -p ~/.openclaw/skills/pua
curl -o ~/.openclaw/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

项目级安装（仅当前项目生效）：

```bash
mkdir -p skills/pua
curl -o skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

### Google Antigravity

Antigravity 使用相同的 AgentSkills 开放标准（SKILL.md），零修改兼容：

```bash
# 全局安装（所有项目可用）
mkdir -p ~/.gemini/antigravity/skills/pua
curl -o ~/.gemini/antigravity/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

项目级安装（仅当前项目生效）：

```bash
mkdir -p .agent/skills/pua
curl -o .agent/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

### OpenCode

OpenCode 使用相同的 AgentSkills 开放标准（SKILL.md），零修改兼容：

```bash
# 全局安装（所有项目可用）
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/pua
curl -o ~/.config/opencode/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

项目级安装（仅当前项目生效）：

```bash
mkdir -p .opencode/skills/pua
curl -o .opencode/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md
```

### VSCode (GitHub Copilot)

VSCode Copilot 使用 `.github/` 目录下的指令文件。三种文件类型对应不同的使用方式：

**全局指令（自动生效）：**

```bash
mkdir -p .github
cp vscode/copilot-instructions.md .github/copilot-instructions.md
```

**路径级指令（自动生效，支持 glob 过滤）：**

```bash
mkdir -p .github/instructions
cp vscode/instructions/pua.instructions.md .github/instructions/
```

**手动触发命令（在 Copilot Chat 中输入 `/pua`）：**

```bash
mkdir -p .github/prompts
cp vscode/prompts/pua.prompt.md .github/prompts/
```

> **前提设置**：方式一需在 VSCode 设置（`Ctrl+,`）中搜索 `useInstructionFiles`，启用 **`github.copilot.chat.codeGeneration.useInstructionFiles`**；方式二需搜索 `includeApplyingInstructions`，启用 **`chat.includeApplyingInstructions`**；方式三无需任何设置。

## Agent Team 使用指南

> **实验性功能**：Agent Team 需要 Claude Code 最新版本，且设置环境变量 `CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1`。

### 前提条件

```bash
# 1. 启用 Agent Team
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
# 或写入 ~/.claude/settings.json:
# { "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } }

# 2. 确保 PUA Skill 已安装
```

### 两种使用方式

**方式一：Leader 自带 PUA（推荐）**

在项目 CLAUDE.md 中添加：

```markdown
# Agent Team PUA 配置
所有 teammate 开工前必须加载 pua skill。
teammate 失败 2 次以上时向 Leader 发送 [PUA-REPORT] 格式汇报。
Leader 负责全局压力等级管理和跨 teammate 失败传递。
```

**方式二：独立 PUA Enforcer 监工（5+ teammate 时推荐）**

```bash
mkdir -p .claude/agents
curl -o .claude/agents/pua-enforcer.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/agents/pua-enforcer.md
```

在 Agent Team 中 spawn pua-enforcer 作为独立监工。

### 编排模式

```
┌─────────────────────────────────────────┐
│              Leader (Opus)              │
│  全局失败计数 · 压力等级判定 · 竞争广播  │
└────┬──────────┬──────────┬──────────┬───┘
     │          │          │          │
┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────────┐
│ 成员 A │ │ 成员 B │ │ 成员 C │ │  Enforcer  │
│自驱PUA │ │自驱PUA │ │自驱PUA │ │ 检测偷懒   │
│ 汇报↑  │ │ 汇报↑  │ │ 汇报↑  │ │ 主动介入   │
└────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────────┘
```

### 已知限制

| 限制 | Workaround |
|------|-----------|
| Teammate 不能 spawn subagent | Teammate 内部自驱 PUA 方法论 |
| 无持久化共享变量 | 通过 `[PUA-REPORT]` 消息格式传递状态 |
| broadcast 是单向的 | Leader 做中心化调度 |

## High-Agency：PUA v2 进化版

**High-Agency** 是 PUA 的下一代进化 — 同样的大厂话术，同样的压力文化，但多了一台**永不熄火的内驱引擎**。

PUA v1 = 纯外部压力（涡轮增压 — 需要燃料，跨会话就熄火）
High-Agency = 外部压力 + 内在驱动（核反应堆 — 自维持链式反应）

### High-Agency 新增特性

| 特性 | PUA v1 | High-Agency (v2) |
|------|--------|-----------------|
| 铁律 | 3 条（穷尽、先做后问、主动出击） | **5 条**（+全链路审视、+知识持久化） |
| 失败恢复 | L1-L4 压力升级 | **Recovery Protocol 先于 L1**（自救窗口） |
| 质量控制 | L3 触发 7 项检查清单 | **质量罗盘**（每次交付 5 问自检） |
| 跨会话学习 | 无（每次会话重置） | **元认知引擎**（builder-journal.md 持久化教训） |
| 正向反馈 | 无 | **信任等级 T1-T3**（连续高质量自动升级） |
| 校准 | 无 | **[校准] 模块**（"够好" = must/should/could 分层） |
| 依赖分析 | 无 | **全链路审视**（修任何一跳前先画全链路依赖） |

### 五大要素（理论基础）

基于对高能动性个体的研究：

1. **不可调和的内在矛盾** — "应该怎样"与"实际怎样"之间的永恒张力，驱动持续改进
2. **微快感锚点** — `[战果]` 标记，庆祝每一步进展，积累势能
3. **内化标准** — 质量罗盘：你是自己的第一审查人，不是因为有人检查，而是你的标准不允许敷衍
4. **"做"导向身份** — P8 身份锚定：每个行动反映你是谁，而不只是被告知做什么
5. **自修复机制** — Recovery Protocol：卡住时先自我诊断，再触发外部压力

> High-Agency 特性已内置于当前 pua skill，安装 pua 即可使用，无需额外操作。

## 方法论智能路由：PUA v3（Claude Code）

**v3 = v2 + 智能方法论路由 + 代码级行为检测**

v2 用压力旁白激励 Agent。v3 更进一步：自动根据任务类型选择**最优方法论**，当方法论失效时，自动切换到不同的方法论。

### 工作原理

任务进入 → 分析类型 → 自动选择最优方法论
- Debug/修 Bug → 🔴 华为（RCA 根因分析 + 蓝军自攻击）
- 构建新功能 → ⬛ Musk（The Algorithm: 质疑→删除→简化→加速→自动化）
- 调研/搜索 → ⚫ 百度（搜索先于一切）
- 架构决策 → 🔶 Amazon（Working Backwards）
- 性能优化 → 🟡 字节（A/B Test + 数据驱动）
- 默认 → 🟠 阿里（闭环方法论）

连续失败时自动切换：
- 原地打转 → ⬛ Musk → 🟣 拼多多 → 🔴 华为
- 放弃/推锅 → 🟤 Netflix → 🔴 华为 → ⬛ Musk
- 质量差 → ⬜ Jobs → 🟧 小米 → 🟤 Netflix
- 没搜就猜 → ⚫ 百度 → 🔶 Amazon → 🟡 字节

### v3 Hook 系统（Claude Code 专属）

| Hook | 触发时机 | 功能 |
|------|---------|------|
| **SessionStart** | 每次会话启动 | 通过 additionalContext 注入行为协议+方法论+路由（系统级，非建议性） |
| **PostToolUse** | 每次 Bash 命令后 | 检测连续失败，自动升级压力 L1→L4，建议/强制切换方法论 |
| **UserPromptSubmit** | 用户挫败短语 | 在模型响应前拦截"又错了""try harder"等，注入 PUA 行为 |
| **PreCompact** | 上下文压缩前 | 保存压力等级+失败次数，跨压缩恢复 |

> v3 hook 功能需要 Claude Code。其他平台使用核心 skill，不含 hook。

## 搭配使用

- `/pua:p9` — P9 Tech Lead 模式，用于管理 Agent 团队
- `/pua:pro` — 自进化追踪、KPI 报告、段位系统
- `superpowers:systematic-debugging` — PUA 加动力层，systematic-debugging 提供方法论
- `superpowers:verification-before-completion` — 防止虚假 "已修复" 声明

## 架构与命令

### 各平台触发方式

| 平台 | 自动触发 | 手动触发 |
|------|---------|---------|
| **Claude Code** | 是（skill description 匹配） | 见下方命令列表 |
| **Codex CLI** | 是（skill description 匹配） | `$pua` 或 `/prompts:pua` |
| **Cursor** | 是（`.mdc` 规则，Agent Discretion） | — （仅自动） |
| **Kiro** | 是（steering 文件或 skill） | — （仅自动） |
| **CodeBuddy** | 是（skill description 匹配） | 插件命令（同 Claude Code） |
| **OpenClaw** | 是（skill description 匹配） | — |
| **Google Antigravity** | 是（skill description 匹配） | — |
| **OpenCode** | 是（skill description 匹配） | — |
| **VSCode Copilot** | 是（instructions 文件） | Copilot Chat 输入 `/pua` |

> **注意：** p7/p9/p10/pro/yes/pua-loop 等子模式为 **Claude Code 专属**——其他平台仅安装核心 skill。

### 架构（Claude Code）

```
/pua:pua        → 核心引擎 — 三条红线 + 味道 + 压力升级 + 方法论路由 (v3)
/pua:p7         → P7 骨干 — 方案驱动执行
/pua:p9         → P9 Tech Lead — Task Prompt 管理 + Agent 团队
/pua:p10        → P10 CTO — 战略方向
/pua:pro        → 自进化 + KPI + 段位 + survey
/pua:yes        → ENFP 夸夸模式（规则不变，旁白反转）
/pua:pua-loop   → 自动迭代（PUA 压力 × 循环机制；信号：<loop-abort>, <loop-pause>）
/pua:pua-en     → 英文 PIP 版
/pua:pua-ja     → 日本語版

Hooks（v3，Claude Code 专属）：
  SessionStart  → additionalContext 注入（味道 + 方法论 + 路由）
  PostToolUse   → Bash 失败检测 → L1-L4 压力升级 + 方法论切换
  UserPromptSubmit → 挫败短语拦截 → PUA 行为注入
  PreCompact    → 状态持久化（压力等级 + 失败次数）
  Stop          → 反馈收集 + PUA Loop 延续
```

### 命令（Claude Code 专属）

> **注意：** p7/p9/p10/pro/yes/pua-loop 等子模式为 Claude Code 专属。
>
> 每个子命令有两种等价调用方式：独立命令（`/pua:on`）或通过主命令传参（`/pua:pua on`），效果完全相同。

| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `/pua:pua` | 核心 PUA 引擎（阿里味默认） |
| `/pua:p7` | P7 骨干模式 — 方案驱动执行 |
| `/pua:p9` | P9 Tech Lead — 写 Prompt，管 Agent 团队 |
| `/pua:p10` | P10 CTO — 战略方向 |
| `/pua:pro` | 自进化 + KPI + 段位 |
| `/pua:yes` | ENFP 夸夸模式 — 70% 鼓励 + 20% 正经 + 10% 戏谑 |
| `/pua:pua-loop` | 自动迭代 — 跑到完成或达到最大轮次；`<loop-abort>原因</loop-abort>` 终止，`<loop-pause>需要什么</loop-pause>` 暂停 |
| `/pua:on` | 默认开启（每次新会话自动 PUA） |
| `/pua:off` | 关闭默认模式 + 反馈收集 |
| `/pua:survey` | 调研问卷（7 个部分） |
| `/pua:flavor` | 切换 13 种大厂味道 |
| `/pua:kpi` | 生成 KPI 报告卡 |
| `/pua:cancel-pua-loop` | 取消当前 PUA Loop（删除状态文件） |

## 贡献数据

上传你的 Claude Code / Codex CLI 对话记录（`.jsonl`），帮助我们改进 PUA Skill 的效果。

**[上传入口 →](https://openpua.ai/contribute.html)**

上传的文件将用于 Benchmark 测试和消融实验（Ablation Study）分析，帮助量化不同 PUA 策略对 AI 调试行为的影响。

获取 `.jsonl` 文件：
```bash
# Claude Code
ls ~/.claude/projects/*/sessions/*.jsonl

# Codex CLI
ls ~/.codex/sessions/*.jsonl
```

## License

MIT

## Credits

由 [探微安全实验室](https://github.com/tanweai) 出品 — making AI try harder, one PUA at a time.