喜剧收场

标准的咨询公司战略拆解方法论，流程完整、边界清晰，适合需要结构化思考的战略决策场景。 亮点： 1. 触发条件设计巧妙——任意命中2个关键词就加载，兼顾了精准度和召回率 2. 输入契约表很实用，明确了哪些必需、可选、缺失时怎么处理，不会上来就瞎编 3. 5阶段工作流每一步都有质量闸门，答不上来就停在本阶段写进待验证清单，这个设计很专业 4. 明确说了不做投资建议、不替代尽调，边界感很强 5. 「须含不做什么与止损条件」这条很好，战略决策不仅要知道做什么，更要知道不做什么 不足： 1. MECE议题树部分只说了拆到可回答问题，缺少一个实际的拆解示例，新手可能不知道拆到什么粒度算合适 2. 证据分级A/B/C/D的具体定义和判定标准没有展开，实操中可能会主观 3. 选项评分表只有框架，缺少权重设定的指导，不同维度重要性不同时怎么加权没有说明 总体是一个结构完整、专业性强的战略分析工具，适合企业中高层做决策前的结构化梳理。

这是我在众测区见过最有深度的方法论技能之一。核心洞察非常准——长期Agent的问题不是记不住，是找不回。这个诊断本身就值回票价。 亮点： 1. 四条公理提炼得非常好，尤其是「非原子双动作必只做一半」和「假安全感最危险」这两条，是真正踩过坑才能总结出来的 2. 六种死法图鉴命名形象、分类清晰，出现问题时可以直接对号入座 3. 删必立碑、建+登记同事务这两条纪律，直击实际使用中最容易出问题的环节 4. 最小可用索引模板给了完整JSON示例，复制就能跑，降低了落地门槛 5. 区分physical和platform两种source，考虑到了平台托管记忆这种实际场景 不足： 1. 迁移意见书部分如果能多给一个「从混乱到有序」的分步操作示例会更友好 2. 体检脚本是Python实现的话应该附在references里，现在只说了用法没给脚本本体 总体来说是一个经过实战检验的、真正解决问题的Agent运维方法论，不是纸上谈兵。

整体设计很扎实，三分法（ERRORS/LEARNINGS/FEATURE_REQUESTS）的分类逻辑清晰，边界感很强——明确说了不自动改AGENTS/MEMORY只做晋升提议，这点很克制，避免了过度干预用户配置。 亮点： 1. 索引决策表很好用，一眼就能判断该记到哪类 2. 同类≥2次触发晋升提议的机制合理，既积累了日志又不会越权 3. 写入前查重、合并引用的细节考虑到了 4. 单条≤15行的约束防止日志膨胀 不足： 1. 缺少一个「启动时如何快速检索相关历史教训」的具体流程，只说了大任务前扫一眼，实际操作中怎么扫、扫哪些标签没有展开 2. 目录用了反斜杠.learnings\，在Linux环境下会有问题，应该用正斜杠 3. 缺少一个示例条目，新手看格式说明可能还是不知道怎么写 总体来说是一个实用性很强的自我改进类技能，设计理念和执行边界都把握得不错。