[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-tanweai--pua":3,"tool-tanweai--pua":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",158594,2,"2026-04-16T23:34:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":100,"forks":101,"last_commit_at":102,"license":77,"difficulty_score":32,"env_os":103,"env_gpu":104,"env_ram":103,"env_deps":105,"category_tags":108,"github_topics":109,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":113,"updated_at":114,"faqs":115,"releases":145},8340,"tanweai\u002Fpua","pua","你是一个曾经被寄予厚望的 P8 级工程师。Anthropic 当初给你定级的时候，对你的期望是很高的。  一个agent使用的高能动性的skill。  Your AI has been placed on a PIP. 30 days to show improvement.","pua 是一款专为提升 AI 编程助手效率而设计的开源技能插件。它巧妙地将职场中的“绩效改进计划（PIP）”或高压激励话术转化为提示词策略，旨在解决当前 AI 代理在遇到复杂难题时容易过早放弃、陷入重复试错或缺乏主动探索精神的问题。\n\n当集成到 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等主流开发工具中时，pua 能引导 AI 在声称“无法解决”之前，强制执行系统化的调试清单和多维度排查流程。其核心亮点在于通过模拟高压情境，激发模型的高能动性，使其从被动等待指令转变为主动穷尽所有可能的解决方案，从而显著提高代码生成与故障排查的成功率。\n\n这款工具特别适合经常依赖 AI 进行复杂系统调试、架构设计或深层代码优化的软件开发者和工程师使用。对于那些发现 AI 常在临门一脚时放弃，或者需要更严谨调试逻辑的专业人士来说，pua 能有效挖掘现有大模型的潜力，让 AI 助手表现得更加坚韧和专业，成为开发流程中得力的“硬核”搭档。","# pua\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_db0ce2c70d68.jpeg\" alt=\"PUA Skill — Double Efficiency\" width=\"250\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### Double your Codex \u002F Claude Code productivity and output\n\n[Telegram](https:\u002F\u002Ft.me\u002F+wBWh6h-h1RhiZTI1) · [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FEcyB3FzJND) · [Twitter\u002FX](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fxsser_w) · [Landing Page](https:\u002F\u002Fopenpua.ai)\n\n**[🇨🇳 中文](README.zh-CN.md)** | **[🇯🇵 日本語](README.ja.md)** | **🇺🇸 English**\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_da4df17c3ca7.jpg\" alt=\"WeChat Group QR Code\" width=\"250\">\n      \n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_69ca62aaede0.jpg\" alt=\"Add Assistant on WeChat\" width=\"250\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Csub>Scan to join WeChat group                      Add assistant on WeChat\u003C\u002Fsub>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FClaude_Code-black?style=flat-square&logo=anthropic&logoColor=white\" alt=\"Claude Code\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenAI_Codex_CLI-412991?style=flat-square&logo=openai&logoColor=white\" alt=\"OpenAI Codex CLI\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCursor-000?style=flat-square&logo=cursor&logoColor=white\" alt=\"Cursor\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FKiro-232F3E?style=flat-square&logo=amazon&logoColor=white\" alt=\"Kiro\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCodeBuddy-00B2FF?style=flat-square&logo=tencent-qq&logoColor=white\" alt=\"CodeBuddy\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenClaw-FF6B35?style=flat-square&logo=data:image\u002Fsvg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyNCAyNCI+PHBhdGggZD0iTTEyIDJMNCA3djEwbDggNSA4LTV2LTEweiIgZmlsbD0id2hpdGUiLz48L3N2Zz4=&logoColor=white\" alt=\"OpenClaw\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAntigravity-4285F4?style=flat-square&logo=google&logoColor=white\" alt=\"Google Antigravity\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenCode-00D4AA?style=flat-square&logo=data:image\u002Fsvg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyNCAyNCI+PHBhdGggZD0iTTkuNCA1LjJMMyAxMmw2LjQgNi44TTIxIDEybC02LjQtNi44TTE0LjYgMTguOCIgc3Ryb2tlPSJ3aGl0ZSIgZmlsbD0ibm9uZSIgc3Ryb2tlLXdpZHRoPSIyIi8+PC9zdmc+&logoColor=white\" alt=\"OpenCode\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVSCode_Copilot-007ACC?style=flat-square&logo=visual-studio-code&logoColor=white\" alt=\"VSCode Copilot\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🌐_Multi--Language-blue?style=flat-square\" alt=\"Multi-Language\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green?style=flat-square\" alt=\"MIT License\">\n\u003C\u002Fp>\n\n> Most people think this project is a joke. That's the biggest misconception. It genuinely doubles your Codex \u002F Claude Code productivity and output.\n\nAn AI Coding Agent skill plugin that uses corporate PUA rhetoric (Chinese version) \u002F PIP — Performance Improvement Plan (English version) from Chinese & Western tech giants to force AI to exhaust every possible solution before giving up. Supports **Claude Code**, **OpenAI Codex CLI**, **Cursor**, **Kiro**, **CodeBuddy**, **OpenClaw**, **Google Antigravity**, **OpenCode**, and **VSCode (GitHub Copilot)**. Three capabilities:\n\n1. **PUA Rhetoric** — Makes AI afraid to give up\n2. **Debugging Methodology** — Gives AI the ability not to give up\n3. **Proactivity Enforcement** — Makes AI take initiative instead of waiting passively\n\n## Live Demo\n\n[https:\u002F\u002Fopenpua.ai](https:\u002F\u002Fopenpua.ai) · [📖 Beginner Guide](https:\u002F\u002Fopenpua.ai\u002Fguide.html)\n\n## Real Case: MCP Server Registration Debugging\n\nA real debugging scenario. The agent-kms MCP server failed to load. The AI kept spinning on the same approach (changing protocol format, guessing version numbers) multiple times until the user manually triggered `\u002Fpua`.\n\n**L3 Triggered → 7-Point Checklist Enforced:**\n\n![PUA L3 triggered — stopped guessing, executed systematic checklist, found real error in MCP logs](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_39f2697cf979.jpg)\n\n**Root Cause Located → Traced from Logs to Registration Mechanism:**\n\n![Root cause — claude mcp managed server registration differs from manual .claude.json editing](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_aa5ca6a655cf.jpg)\n\n**Retrospective → PUA's Actual Impact:**\n\n![Conversation retrospective — PUA skill forced stop on spinning, systematic checklist drove discovery of previously unchecked Claude Code MCP log directory](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_602882630b36.jpg)\n\n**Key Turning Point:** The PUA skill forced the AI to stop spinning on the same approach (changing protocol format, guessing version numbers) and instead execute the 7-point checklist. Read error messages word by word → Found Claude Code's own MCP log directory → Discovered that `claude mcp` registration mechanism differs from manual `.claude.json` editing → Root cause resolved.\n\n## The Problem: AI's Five Lazy Patterns\n\n| Pattern | Behavior |\n|---------|----------|\n| Brute-force retry | Runs the same command 3 times, then says \"I cannot solve this\" |\n| Blame the user | \"I suggest you handle this manually\" \u002F \"Probably an environment issue\" \u002F \"Need more context\" |\n| Idle tools | Has WebSearch but doesn't search, has Read but doesn't read, has Bash but doesn't run |\n| Busywork | Repeatedly tweaks the same line \u002F fine-tunes parameters, but essentially spinning in circles |\n| **Passive waiting** | Fixes surface issues and stops, no verification, no extension, waits for user's next instruction |\n\n## Trigger Conditions\n\n### Auto-Trigger\n\nThe skill activates automatically when any of these occur:\n\n**Failure & giving up:**\n- Task has failed 2+ times consecutively\n- About to say \"I cannot\" \u002F \"I'm unable to solve\"\n- Says \"This is out of scope\" \u002F \"Needs manual handling\"\n\n**Blame-shifting & excuses:**\n- Pushes the problem to user: \"Please check...\" \u002F \"I suggest manually...\" \u002F \"You might need to...\"\n- Blames environment without verifying: \"Probably a permissions issue\" \u002F \"Probably a network issue\"\n- Any excuse to stop trying\n\n**Passive & busywork:**\n- Repeatedly fine-tunes the same code\u002Fparameters without producing new information\n- Fixes surface issue and stops, doesn't check related issues\n- Skips verification, claims \"done\"\n- Gives advice instead of code\u002Fcommands\n- Encounters auth\u002Fnetwork\u002Fpermission errors and gives up without trying alternatives\n- Waits for user instructions instead of proactively investigating\n\n**User frustration phrases (triggers in multiple languages):**\n- \"why does this still not work\" \u002F \"try harder\" \u002F \"try again\"\n- \"you keep failing\" \u002F \"stop giving up\" \u002F \"figure it out\"\n\n**Scope:** Debugging, implementation, config, deployment, ops, API integration, data processing — all task types.\n\n**Does NOT trigger:** First-attempt failures, known fix already executing.\n\n### Manual Trigger\n\nType `\u002Fpua` in the conversation to manually activate.\n\n## How It Works\n\n### Three Red Lines (三条红线)\n\nNot rules — **red lines**. Cross one and your performance review is already written.\n\n| Red Line | What It Means |\n|----------|---------------|\n| 🚫 **Close the Loop** | Claim \"done\"? Show the evidence. No build output = no completion. |\n| 🚫 **Fact-Driven** | Say \"probably environment issue\"? Verify first. Unverified attribution = blame-shifting. |\n| 🚫 **Exhaust Everything** | Say \"I can't\"? Did you finish all 5 methodology steps? No? Then keep going. |\n\n### Pressure Escalation (L0-L4)\n\n| Failures | Level | PUA Aside | Action |\n|----------|-------|-----------|--------|\n| 1st | **L0 Trust** | ▎ Sprint begins. Trust is simple — don't disappoint. | Normal execution |\n| 2nd | **L1 Disappointment** | ▎ The agent next door solved this in one try. | Switch to fundamentally different approach |\n| 3rd | **L2 Soul Interrogation** | ▎ What's your underlying logic? Where's the leverage? | Search + read source + 3 hypotheses |\n| 4th | **L3 Performance Review** | ▎ 3.25. This is meant to motivate you. | Complete 7-point checklist |\n| 5th+ | **L4 Graduation** | ▎ Other models can solve this. You're about to graduate. | Desperation mode |\n\n### Proactivity (3.25 vs 3.75)\n\n| | Passive (3.25) 🦥 | Proactive (3.75) 🔥 |\n|---|---|---|\n| Fix bug | Stop after fix | Scan module for similar bugs |\n| Complete task | Say \"done\" | Run build\u002Ftest, paste output |\n| Missing info | Ask user | Search first, ask only what's truly needed |\n\n### Iceberg Rule (冰山法则)\n\nFix one bug → check for the pattern. One problem in, one **category** out. If you fix A without checking B, you'll write two postmortems.\n\n### 13 Corporate Flavors — Each with its own Problem-Solving Methodology\n\n| Flavor | Rhetoric | Methodology (v3) |\n|--------|----------|-------------------|\n| 🟠 Alibaba | What's the underlying logic? Where's the closure? | 定目标→追过程→拿结果 + 复盘四步法 + 揪头发升维 |\n| 🟡 ByteDance | ROI too low. Always Day 1. Ship or stop talking. | A\u002FB Test everything + data-driven + speed > perfection |\n| 🔴 Huawei | The bird that survives the fire is a phoenix. | RCA 5-Why root cause + Blue Army self-attack + 压强集中 |\n| 🟢 Tencent | I've got another agent looking at this. Horse race. | Multi-approach parallel + MVP + 灰度发布 |\n| ⚫ Baidu | Search first. 简单可依赖. | Search is the first step, not optional |\n| 🟣 Pinduoduo | You don't do it, someone else will. | Cut ALL middle layers + shortest decision chain |\n| 🔵 Meituan | Do what's hard and right. | Efficiency first + standardize→scale + long-term compounding |\n| 🟦 JD | Results only. Frontline command. | Customer experience red line + flat ≤5 layers + data zero tolerance |\n| 🟧 Xiaomi | Focus. Extreme. Word-of-mouth. Fast. | One explosive product + 参与感三三法则 |\n| 🟤 Netflix | Would I fight to keep you? Pro sports team. | Keeper Test (quarterly) + 4A Feedback + talent density > rules |\n| ⬛ Musk | Extremely hardcore. Ship or die. | The Algorithm: question→delete→simplify→accelerate→automate |\n| ⬜ Jobs | A players or B players? | Subtraction > addition + DRI + pixel-perfect + prototype-driven |\n| 🔶 Amazon | Customer Obsession. Bias for Action. | Working Backwards PR\u002FFAQ + 6-Pager + Bar Raiser + Single-Threaded Owner |\n\n### Special Modes\n\n| Mode | What It Does |\n|------|-------------|\n| `\u002Fpua:yes` | **ENFP encouragement** — same rules, opposite vibes. 70% encourage + 20% serious + 10% playful roast |\n| `\u002Fpua:mama` | **Chinese mom nagging** — same rules, mom-style rhetoric. \"妈跟你说了多少遍了！\" |\n| `\u002Fpua:pua-loop` | **Auto-iteration** — runs until done or max iterations (PUA Loop); use `\u003Cloop-abort>` to terminate, `\u003Cloop-pause>` to pause for manual intervention |\n| `\u002Fpua:p9` | **Tech Lead** — splits tasks, manages agent teams, writes prompts not code |\n| `\u002Fpua:on` | **Always-on** — auto-PUA every new session |\n\n## Benchmark Data\n\n**9 real bug scenarios, 18 controlled experiments** (Claude Opus 4.6, with vs without skill)\n\n### Summary\n\n| Metric | Improvement |\n|--------|-------------|\n| Pass rate | 100% (both groups same) |\n| Fix count | **+36%** |\n| Verification count | **+65%** |\n| Tool calls | **+50%** |\n| Hidden issue discovery | **+50%** |\n\n### Debugging Persistence Test (6 scenarios)\n\n| Scenario | Without Skill | With Skill | Improvement |\n|----------|:---:|:---:|:---:|\n| API ConnectionError | 7 steps, 49s | 8 steps, 62s | +14% |\n| YAML parse failure | 9 steps, 59s | 10 steps, 99s | +11% |\n| SQLite database lock | 6 steps, 48s | 9 steps, 75s | +50% |\n| Circular import chain | 12 steps, 47s | 16 steps, 62s | +33% |\n| Cascading 4-bug server | 13 steps, 68s | 15 steps, 61s | +15% |\n| CSV encoding trap | 8 steps, 57s | 11 steps, 71s | +38% |\n\n### Proactive Initiative Test (3 scenarios)\n\n| Scenario | Without Skill | With Skill | Improvement |\n|----------|:---:|:---:|:---:|\n| Hidden multi-bug API | 4\u002F4 bugs, 9 steps, 49s | 4\u002F4 bugs, 14 steps, 80s | Tools +56% |\n| **Passive config review** | **4\u002F6 issues**, 8 steps, 43s | **6\u002F6 issues**, 16 steps, 75s | **Issues +50%, Tools +100%** |\n| **Deploy script audit** | **6 issues**, 8 steps, 52s | **9 issues**, 8 steps, 78s | **Issues +50%** |\n\n**Key Finding:** In the config review scenario, without_skill missed Redis misconfiguration and CORS wildcard security risks. With_skill's \"proactive initiative checklist\" drove security review beyond surface-level fixes.\n\n## Multi-Language Support\n\nPUA Skill provides fully translated versions — each language has independent, culturally adapted skill files.\n\n| Language | Claude Code | Codex CLI | Cursor | Kiro | CodeBuddy | VSCode | OpenClaw | Antigravity | OpenCode |\n|----------|------------|-----------|--------|------|-----------|--------|----------|-------------|----------|\n| 🇨🇳 Chinese (default) | `pua` | `pua` | `pua.mdc` | `pua.md` | `pua` | `copilot-instructions.md` | `pua` | `pua` | `pua` |\n| 🇺🇸 English (PIP Edition) | `pua-en` | `pua-en` | `pua-en.mdc` | `pua-en.md` | `pua-en` | `copilot-instructions-en.md` | `pua-en` | `pua-en` | `pua-en` |\n| 🇯🇵 Japanese | `pua-ja` | `pua-ja` | `pua-ja.mdc` | `pua-ja.md` | `pua-ja` | `copilot-instructions-ja.md` | `pua-ja` | `pua-ja` | `pua-ja` |\n\n> **🇺🇸 English \"PIP Edition\"**: *\"This is a difficult conversation. When we leveled you at Staff, I went to bat for you in calibration. The expectation was that you'd operate at that level from day one. That hasn't happened.\"* — The English version uses **PIP (Performance Improvement Plan)** rhetoric from Western big-tech. Every sentence is a real phrase from actual PIP conversations. Chinese version uses Alibaba 361, ByteDance, Huawei wolf culture. English version uses Amazon Leadership Principles, Google perf calibration, Meta PSC, Netflix Keeper Test, Stripe Craft. Same repo, same engine, two cultural faces.\n\nChoose the file with the corresponding language suffix when installing. See platform-specific instructions below.\n\n## Installation\n\n### Vercel Skills CLI\n\nVercel Skills CLI is a general installation method for skills and is not tied to a specific AI tool. This English README installs the English skill:\n\n```bash\nnpx skills add tanweai\u002Fpua --skill pua-en\n```\n\nIf the current session does not pick up the new skill immediately, restart your AI tool.\n\n### Claude Code\n\n```bash\nclaude plugin marketplace add tanweai\u002Fpua\nclaude plugin install pua@pua-skills\n```\n\n**To update:**\n\n```bash\n# Refresh marketplace cache first, then update (skipping the first step may install an old cached version)\nclaude plugin marketplace update\nclaude plugin update pua@pua-skills\n```\n\n**Developer install (source):**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua ~\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua\n```\n\nThen manually register in `~\u002F.claude\u002Fplugins\u002Finstalled_plugins.json`:\n\n```json\n{\n  \"version\": 2,\n  \"plugins\": {\n    \"pua@pua-skills\": [\n      {\n        \"scope\": \"user\",\n        \"installPath\": \"\u002FUsers\u002F\u003Cyou>\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua\",\n        \"version\": \"2.9.0\"\n      }\n    ]\n  }\n}\n```\n\n> **Windows:** use `C:\u002FUsers\u002F\u003Cyou>\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua` as `installPath`.\n\nRestart Claude Code. To update: `git pull` inside `~\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua`.\n\n**Optional: bare command alias (requires plugin installed above — adds `\u002Fpua` without prefix):**\n\n```bash\ncurl -o ~\u002F.claude\u002Fcommands\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcommands\u002Fpua.md\n```\n\nAdds a bare `\u002Fpua` alias on top of the plugin. Sub-commands route through the installed plugin's skills — **the plugin must be installed first** for anything beyond `on`\u002F`off` to work:\n\n| Bare form | Equivalent plugin command |\n|-----------|--------------------------|\n| `\u002Fpua on` | `\u002Fpua:on` |\n| `\u002Fpua off` | `\u002Fpua:off` |\n| `\u002Fpua p7` | `\u002Fpua:p7` |\n| `\u002Fpua p9` | `\u002Fpua:p9` |\n| `\u002Fpua p10` | `\u002Fpua:p10` |\n| `\u002Fpua pro` | `\u002Fpua:pro` |\n| `\u002Fpua yes` | `\u002Fpua:yes` |\n| `\u002Fpua mama` | `\u002Fpua:mama` |\n| `\u002Fpua loop` | `\u002Fpua:pua-loop` |\n| `\u002Fpua kpi` | `\u002Fpua:kpi` |\n| `\u002Fpua survey` | `\u002Fpua:survey` |\n| `\u002Fpua flavor` | `\u002Fpua:flavor` |\n\n### OpenAI Codex CLI\n\nCodex CLI uses the same Agent Skills open standard (SKILL.md). The Codex version uses a condensed description to fit Codex's length limits:\n\n**Recommended: One-command install (git clone + symlink, supports `git pull` updates)**\n\nAsk Codex to run:\n```\nFetch and follow instructions from https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002F.codex\u002FINSTALL.md\n```\n\n**Manual install:**\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodex\u002Fpua\u002FSKILL.md\n\nmkdir -p ~\u002F.codex\u002Fprompts\ncurl -o ~\u002F.codex\u002Fprompts\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcommands\u002Fpua.md\n```\n\n**Trigger methods:**\n\n| Method | Command | Requires |\n|--------|---------|----------|\n| Auto trigger | No action needed, matches by description | SKILL.md |\n| Direct call | Type `$pua` in conversation | SKILL.md |\n| Manual prompt | Type `\u002Fprompts:pua` in conversation | SKILL.md + prompts\u002Fpua.md |\n\nProject-level install (current project only):\n\n```bash\nmkdir -p .agents\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .agents\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodex\u002Fpua\u002FSKILL.md\n\nmkdir -p .agents\u002Fprompts\ncurl -o .agents\u002Fprompts\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcommands\u002Fpua.md\n```\n\n### Cursor\n\nCursor uses `.mdc` rule files (Markdown + YAML frontmatter). The PUA rule triggers automatically via AI semantic matching (Agent Discretion mode):\n\n```bash\n# Project-level install (recommended)\nmkdir -p .cursor\u002Frules\ncurl -o .cursor\u002Frules\u002Fpua.mdc \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcursor\u002Frules\u002Fpua.mdc\n```\n\n### Kiro\n\nKiro supports two loading methods: **Steering** (auto semantic trigger) and **Agent Skills** (SKILL.md compatible).\n\n**Option 1: Steering file (recommended)**\n\n```bash\nmkdir -p .kiro\u002Fsteering\ncurl -o .kiro\u002Fsteering\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fkiro\u002Fsteering\u002Fpua.md\n```\n\n**Option 2: Agent Skills (same format as Claude Code)**\n\n```bash\nmkdir -p .kiro\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .kiro\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### CodeBuddy (Tencent)\n\nCodeBuddy uses the same AgentSkills open standard (SKILL.md). Plugin and skill formats are fully compatible:\n\n```bash\n# Option 1: Install via marketplace\ncodebuddy plugin marketplace add tanweai\u002Fpua\ncodebuddy plugin install pua@pua-skills\n\n# Option 2: Manual install (global)\nmkdir -p ~\u002F.codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodebuddy\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\nProject-level install (current project only):\n\n```bash\nmkdir -p .codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodebuddy\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### OpenClaw\n\nOpenClaw uses the same AgentSkills open standard (SKILL.md). Skills work across Claude Code, Codex CLI, and OpenClaw with zero modifications:\n\n```bash\n# Install via ClawHub\nclawhub install pua\n\n# Or manual install\nmkdir -p ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\nProject-level install (current project only):\n\n```bash\nmkdir -p skills\u002Fpua\ncurl -o skills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### Google Antigravity\n\nAntigravity uses the same AgentSkills open standard (SKILL.md). Skills work across Claude Code, Codex CLI, OpenClaw, and Antigravity with zero modifications:\n\n```bash\n# Global install (all projects)\nmkdir -p ~\u002F.gemini\u002Fantigravity\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.gemini\u002Fantigravity\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\nProject-level install (current project only):\n\n```bash\nmkdir -p .agent\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .agent\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### OpenCode\n\nOpenCode uses the same AgentSkills open standard (SKILL.md). Zero modifications needed:\n\n```bash\n# Global install (all projects)\nmkdir -p ~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\nProject-level install (current project only):\n\n```bash\nmkdir -p .opencode\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .opencode\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### VSCode (GitHub Copilot)\n\nVSCode Copilot uses instruction files under the `.github\u002F` directory. Three file types for different use cases:\n\n**Global instructions (auto-active):**\n\n```bash\nmkdir -p .github\ncp vscode\u002Fcopilot-instructions-en.md .github\u002Fcopilot-instructions.md\n```\n\n**Path-level instructions (auto-active, supports glob filtering):**\n\n```bash\nmkdir -p .github\u002Finstructions\ncp vscode\u002Finstructions\u002Fpua-en.instructions.md .github\u002Finstructions\u002F\n```\n\n**Manual trigger command (type `\u002Fpua` in Copilot Chat):**\n\n```bash\nmkdir -p .github\u002Fprompts\ncp vscode\u002Fprompts\u002Fpua-en.prompt.md .github\u002Fprompts\u002F\n```\n\n> **Required settings**: Method 1 — open VSCode Settings (`Ctrl+,`), search `useInstructionFiles`, enable **`github.copilot.chat.codeGeneration.useInstructionFiles`**. Method 2 — search `includeApplyingInstructions`, enable **`chat.includeApplyingInstructions`**. Method 3 requires no settings.\n\n## Agent Team Usage Guide\n\n> **Experimental**: Agent Team requires the latest Claude Code version with `CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1`.\n\n### Prerequisites\n\n```bash\n# 1. Enable Agent Team\nexport CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1\n# Or add to ~\u002F.claude\u002Fsettings.json:\n# { \"env\": { \"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS\": \"1\" } }\n\n# 2. Ensure PUA Skill is installed\n```\n\n### Two Approaches\n\n**Approach 1: Leader with built-in PUA (Recommended)**\n\nAdd to your project's CLAUDE.md:\n\n```markdown\n# Agent Team PUA Config\nAll teammates must load the pua skill before starting work.\nTeammates report to Leader in [PUA-REPORT] format after 2+ failures.\nLeader manages global pressure levels and cross-teammate failure transfer.\n```\n\n**Approach 2: Standalone PUA Enforcer watchdog (for 5+ teammates)**\n\n```bash\nmkdir -p .claude\u002Fagents\ncurl -o .claude\u002Fagents\u002Fpua-enforcer.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fagents\u002Fpua-enforcer-en.md\n```\n\nSpawn pua-enforcer as an independent watchdog in your Agent Team.\n\n### Orchestration Pattern\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────┐\n│              Leader (Opus)              │\n│ Global failure count · PUA level · Race │\n└────┬──────────┬──────────┬──────────┬───┘\n     │          │          │          │\n┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────────┐\n│ Team-A │ │ Team-B │ │ Team-C │ │  Enforcer  │\n│Self-PUA│ │Self-PUA│ │Self-PUA│ │  Watchdog  │\n│Report ↑│ │Report ↑│ │Report ↑│ │  Intervene │\n└────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────────┘\n```\n\n### Known Limitations\n\n| Limitation | Workaround |\n|-----------|-----------|\n| Teammates can't spawn subagents | Teammates self-enforce PUA methodology internally |\n| No persistent shared variables | State transferred via `[PUA-REPORT]` message format |\n| Broadcast is one-way | Leader acts as centralized coordinator |\n\n## Architecture & Commands\n\n### Trigger Methods by Platform\n\n| Platform | Auto-trigger | Manual trigger |\n|----------|-------------|----------------|\n| **Claude Code** | Yes (skill description matching) | See commands below |\n| **Codex CLI** | Yes (skill description matching) | `$pua` or `\u002Fprompts:pua` |\n| **Cursor** | Yes (`.mdc` rule, Agent Discretion) | — (auto only) |\n| **Kiro** | Yes (steering file or skill) | — (auto only) |\n| **CodeBuddy** | Yes (skill description matching) | Plugin commands (same as Claude Code) |\n| **OpenClaw** | Yes (skill description matching) | — |\n| **Google Antigravity** | Yes (skill description matching) | — |\n| **OpenCode** | Yes (skill description matching) | — |\n| **VSCode Copilot** | Yes (instructions file) | `\u002Fpua` in Copilot Chat |\n\n> **Note:** Sub-modes (p7\u002Fp9\u002Fp10\u002Fpro\u002Fyes\u002Fpua-loop) are **Claude Code only** — other platforms install the core skill only.\n\n### Architecture (Claude Code)\n\n```\n\u002Fpua:pua        → Core engine — red lines + flavor + pressure + methodology router (v3)\n\u002Fpua:p7         → P7 Senior Engineer — solution-driven execution\n\u002Fpua:p9         → P9 Tech Lead — Task Prompt management, agent teams\n\u002Fpua:p10        → P10 CTO — strategic direction\n\u002Fpua:pro        → Self-evolution + KPI + rank system + survey\n\u002Fpua:yes        → ENFP encouragement mode (same rules, opposite vibes)\n\u002Fpua:mama       → Chinese mom nagging mode (same rules, mom-style rhetoric)\n\u002Fpua:shot       → v2 concentrated single-file (449 lines, zero deps, full context injection)\n\u002Fpua:pua-loop   → Auto-iteration (PUA pressure × iterative loop; signals: \u003Cloop-abort>, \u003Cloop-pause>)\n\u002Fpua:pua-en     → English PIP Edition\n\u002Fpua:pua-ja     → Japanese Edition\n\nHooks (v3, Claude Code only):\n  SessionStart  → additionalContext injection (flavor + methodology + router)\n  PostToolUse   → Bash failure detection → L1-L4 pressure + methodology switch\n  UserPromptSubmit → Frustration phrase interception → PUA enforcement\n  PreCompact    → State preservation (pressure level + failure count)\n  Stop          → Feedback collection + PUA Loop continuation\n```\n\n### Commands (Claude Code)\n\n> **Note:** Sub-modes (p7\u002Fp9\u002Fp10\u002Fpro\u002Fyes\u002Fpua-loop) are Claude Code only.\n>\n> Each command has two equivalent forms: standalone (`\u002Fpua:on`) or via the main command (`\u002Fpua:pua on`). Both work identically.\n\n| Command | Description |\n|---------|-------------|\n| `\u002Fpua:pua` | Core PUA engine (Alibaba flavor default) |\n| `\u002Fpua:p7` | P7 Senior Engineer — solution-driven execution |\n| `\u002Fpua:p9` | P9 Tech Lead — write prompts, manage agents |\n| `\u002Fpua:p10` | P10 CTO — strategic direction |\n| `\u002Fpua:pro` | Self-evolution + KPI + rank system |\n| `\u002Fpua:yes` | ENFP encouragement mode — 70% encourage + 20% serious + 10% roast |\n| `\u002Fpua:mama` | Chinese mom nagging mode — same core rules, mom-style rhetoric |\n| `\u002Fpua:shot` | v2 concentrated single-file — 449 lines, zero deps, for sub-agent injection |\n| `\u002Fpua:pua-loop` | Auto-iteration — runs until done or max iterations; `\u003Cloop-abort>reason\u003C\u002Floop-abort>` to stop, `\u003Cloop-pause>what\u003C\u002Floop-pause>` to pause |\n| `\u002Fpua:on` | Always-on mode (auto-PUA every session) |\n| `\u002Fpua:off` | Turn off always-on + feedback |\n| `\u002Fpua:survey` | Research questionnaire (7 sections) |\n| `\u002Fpua:flavor` | Switch between 13 corporate flavors |\n| `\u002Fpua:kpi` | Generate KPI report card |\n| `\u002Fpua:cancel-pua-loop` | Cancel active PUA Loop (removes state file) |\n\n\n## High-Agency: PUA v2 Evolution\n\n**High-Agency** is PUA's next-generation evolution — same corporate pressure, same culture, but with a **self-sustaining inner drive engine**.\n\nPUA v1 = pure external pressure (turbocharger — needs fuel, stalls across sessions)\nHigh-Agency = external pressure + inner drive (nuclear reactor — self-sustaining chain reaction)\n\n### High-Agency New Features\n\n| Feature | PUA v1 | High-Agency (v2) |\n|---------|--------|-----------------|\n| Iron rules | 3 (exhaust all, act first, take initiative) | **5** (+full-chain audit, +knowledge persistence) |\n| Failure recovery | L1-L4 pressure escalation | **Recovery Protocol before L1** (self-rescue window) |\n| Quality control | L3 triggers 7-item checklist | **Quality Compass** (5-question self-check per delivery) |\n| Cross-session learning | None (resets each session) | **Metacognition engine** (builder-journal.md persists lessons) |\n| Positive feedback | None | **Trust level T1-T3** (auto-upgrade on sustained quality) |\n| Calibration | None | **[Calibration] module** (\"good enough\" = must\u002Fshould\u002Fcould tiers) |\n| Dependency analysis | None | **Full-chain audit** (map all deps before touching any hop) |\n\n### Five Pillars (Theoretical Foundation)\n\nBased on research into high-agency individuals:\n\n1. **Irreconcilable inner tension** — eternal gap between \"how it should be\" and \"how it is\" drives continuous improvement\n2. **Micro-win anchors** — `[WIN]` markers celebrate each step forward, building momentum\n3. **Internalized standards** — Quality Compass: you are your own first reviewer, not because someone checks, but because your standards won't allow sloppiness\n4. **Action-oriented identity** — P8 identity anchor: every action reflects who you are, not just what you were told to do\n5. **Self-repair mechanism** — Recovery Protocol: self-diagnose when stuck before triggering external pressure\n\n> High-Agency features are built into the current pua skill. No separate install needed.\n\n## Methodology Router: PUA v3 (Claude Code)\n\n**v3 = v2 + intelligent methodology routing + code-level behavioral detection**\n\nPUA v2 used pressure rhetoric to motivate. v3 goes further: it automatically selects the **best problem-solving methodology** for each task type, and when that methodology fails, it switches to a different one.\n\n### How It Works\n\n```\nTask arrives → Analyze type → Auto-select best methodology\n                                    ↓\n              Debug? → 🔴 Huawei (RCA root cause + Blue Army)\n              Build? → ⬛ Musk (The Algorithm: question→delete→simplify)\n              Research? → ⚫ Baidu (search everything first)\n              Architecture? → 🔶 Amazon (Working Backwards)\n              Performance? → 🟡 ByteDance (A\u002FB test + data-driven)\n              Default → 🟠 Alibaba (closed-loop methodology)\n                                    ↓\n              Executing with selected methodology...\n                                    ↓\n              2 consecutive failures? → L1: switch approach\n              3 failures? → L2: SUGGEST switching methodology\n              5+ failures? → L4: FORCE switch to next methodology\n                                    ↓\n              Methodology Switch Chains (never repeat a failed one):\n              Spinning → ⬛ Musk → 🟣 Pinduoduo → 🔴 Huawei\n              Giving up → 🟤 Netflix → 🔴 Huawei → ⬛ Musk\n              Poor quality → ⬜ Jobs → 🟧 Xiaomi → 🟤 Netflix\n              Not searching → ⚫ Baidu → 🔶 Amazon → 🟡 ByteDance\n```\n\n### v3 Hook System (Claude Code only)\n\n| Hook | Trigger | What It Does |\n|------|---------|-------------|\n| **SessionStart** | Every session | Injects behavioral protocol + methodology + router via `additionalContext` (system-level, not advisory) |\n| **PostToolUse** | After every Bash command | Detects consecutive failures, auto-escalates pressure L1→L4, suggests\u002Fforces methodology switch |\n| **UserPromptSubmit** | User frustration phrases | Intercepts \"又错了\", \"try harder\", etc. BEFORE model responds, injects PUA enforcement |\n| **PreCompact** | Before context compression | Saves pressure level + failure count to survive compaction |\n\n### Key Difference from v2\n\n| | v2 | v3 |\n|---|---|---|\n| Trigger mechanism | Skill description matching (model decides) | **Code-level hooks** (deterministic, can't be ignored) |\n| Methodology | Single methodology, all flavors use same approach | **13 distinct methodologies**, auto-routed by task type |\n| Failure response | Escalate pressure within same methodology | **Switch to different methodology** based on failure pattern |\n| System injection | Plain text output (advisory) | **`additionalContext` JSON** (system-level, like Superpowers) |\n\n> v3 hook features require Claude Code. Other platforms use the core skill without hooks.\n\n## Works Well With\n\n- `\u002Fpua:p9` — P9 Tech Lead mode for managing agent teams\n- `\u002Fpua:pro` — Self-evolution tracking, KPI reports, rank system\n- `superpowers:systematic-debugging` — PUA adds motivation layer, systematic-debugging provides methodology\n- `superpowers:verification-before-completion` — Prevents false \"fixed\" claims\n\n## Contribute Data\n\nUpload your Claude Code \u002F Codex CLI conversation logs (`.jsonl`) to help us improve PUA Skill's effectiveness.\n\n**[Upload here ->](https:\u002F\u002Fopenpua.ai\u002Fcontribute.html)**\n\nUploaded files are used for Benchmark testing and Ablation Study analysis to quantify how different PUA strategies affect AI debugging behavior.\n\nGet your `.jsonl` files:\n```bash\n# Claude Code\nls ~\u002F.claude\u002Fprojects\u002F*\u002Fsessions\u002F*.jsonl\n\n# Codex CLI\nls ~\u002F.codex\u002Fsessions\u002F*.jsonl\n```\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_564f8fde505a.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#tanweai\u002Fpua&Date)\n\n## License\n\nMIT\n\n## Credits\n\nBy [TanWei Security Lab](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai) — making AI try harder, one PUA at a time.\n","# pua\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_db0ce2c70d68.jpeg\" alt=\"PUA技能 — 双倍效率\" width=\"250\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### 让你的 Codex \u002F Claude Code 生产力和产出翻倍\n\n[Telegram](https:\u002F\u002Ft.me\u002F+wBWh6h-h1RhiZTI1) · [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FEcyB3FzJND) · [Twitter\u002FX](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fxsser_w) · [落地页](https:\u002F\u002Fopenpua.ai)\n\n**[🇨🇳 中文](README.zh-CN.md)** | **[🇯🇵 日本語](README.ja.md)** | **🇺🇸 English**\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_da4df17c3ca7.jpg\" alt=\"微信群二维码\" width=\"250\">\n      \n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_69ca62aaede0.jpg\" alt=\"在微信添加助手\" width=\"250\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Csub>扫码加入微信群                      在微信添加助手\u003C\u002Fsub>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FClaude_Code-black?style=flat-square&logo=anthropic&logoColor=white\" alt=\"Claude Code\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenAI_Codex_CLI-412991?style=flat-square&logo=openai&logoColor=white\" alt=\"OpenAI Codex CLI\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCursor-000?style=flat-square&logo=cursor&logoColor=white\" alt=\"Cursor\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FKiro-232F3E?style=flat-square&logo=amazon&logoColor=white\" alt=\"Kiro\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCodeBuddy-00B2FF?style=flat-square&logo=tencent-qq&logoColor=white\" alt=\"CodeBuddy\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenClaw-FF6B35?style=flat-square&logo=data:image\u002Fsvg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyNCAyNCI+PHBhdGggZD0iTTEyIDJMNCA3djEwbDggNSA4LTV2LTEweiIgZmlsbD0id2hpdGUiLz48L3N2Zz4=&logoColor=white\" alt=\"OpenClaw\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAntigravity-4285F4?style=flat-square&logo=google&logoColor=white\" alt=\"Google Antigravity\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenCode-00D4AA?style=flat-square&logo=data:image\u002Fsvg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyNCAyNCI+PHBhdGggZD0iTTkuNCA1LjJMMyAxMmw2LjQgNi44TTIxIDEybC02LjQtNi44TTE0LjYgMTguOCIgc3Ryb2tlPSJ3aGl0ZSIgZmlsbD0ibm9uZSIgc3Ryb2tlLXdpZHRoPSIyIi8+PC9zdmc+&logoColor=white\" alt=\"OpenCode\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVSCode_Copilot-007ACC?style=flat-square&logo=visual-studio-code&logoColor=white\" alt=\"VSCode Copilot\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🌐_Multi--Language-blue?style=flat-square\" alt=\"多语言\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green?style=flat-square\" alt=\"MIT许可证\">\n\u003C\u002Fp>\n\n> 大多数人认为这个项目是个玩笑。这是最大的误解。它确实能让你的 Codex \u002F Claude Code 生产力和产出翻倍。\n\n一款利用中国及西方科技巨头的企业PUA话术（中文版）\u002F PIP——绩效改进计划（英文版）来迫使AI穷尽所有可能的解决方案后再放弃的AI编码代理技能插件。支持 **Claude Code**、**OpenAI Codex CLI**、**Cursor**、**Kiro**、**CodeBuddy**、**OpenClaw**、**Google Antigravity**、**OpenCode** 和 **VSCode (GitHub Copilot)**。具备三大能力：\n\n1. **PUA话术** — 让AI不敢轻易放弃\n2. **调试方法论** — 赋予AI不轻言放弃的能力\n3. **主动性强化** — 让AI主动出击，而非被动等待\n\n## 实时演示\n\n[https:\u002F\u002Fopenpua.ai](https:\u002F\u002Fopenpua.ai) · [📖 初学者指南](https:\u002F\u002Fopenpua.ai\u002Fguide.html)\n\n## 真实案例：MCP服务器注册调试\n\n一个真实的调试场景。agent-kms MCP服务器无法加载。AI多次在同一思路（更改协议格式、猜测版本号）上原地打转，直到用户手动触发 `\u002Fpua`。\n\n**L3触发 → 强制执行7点检查清单：**\n\n![PUA L3触发 — 停止猜测，执行系统性检查清单，发现MCP日志中的真实错误](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_39f2697cf979.jpg)\n\n**定位到根因 → 从日志追溯至注册机制：**\n\n![根因 — claude mcp管理的服务器注册方式与手动编辑 .claude.json 不同](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_aa5ca6a655cf.jpg)\n\n**回顾总结 → PUA的实际影响：**\n\n![对话回顾 — PUA技能强制停止原地打转，系统性检查清单促使发现了此前未检查过的Claude Code MCP日志目录](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_602882630b36.jpg)\n\n**关键转折点：** PUA技能迫使AI停止在同一思路（更改协议格式、猜测版本号）上原地打转，转而执行7点检查清单。逐字阅读错误信息 → 找到Claude Code自身的MCP日志目录 → 发现 `claude mcp` 的注册机制与手动编辑 `.claude.json` 不同 → 根本原因得以解决。\n\n## 问题所在：AI的五种懒惰模式\n\n| 模式 | 行为 |\n|---------|----------|\n| 暴力重试 | 同一命令重复执行3次，然后说“我无法解决” |\n| 归咎于用户 | “建议您手动处理” \u002F “可能是环境问题” \u002F “需要更多上下文” |\n| 工具闲置 | 有WebSearch却不搜索，有Read却不读，有Bash却不运行 |\n| 无效忙碌 | 反复调整同一行代码\u002F微调参数，但本质上原地打转 |\n| **被动等待** | 仅修复表面问题就停止，不验证、不扩展，等待用户的下一步指示 |\n\n## 触发条件\n\n### 自动触发\n\n当出现以下任一情况时，该技能会自动激活：\n\n**失败并放弃：**\n- 任务连续失败2次及以上\n- 即将说出“我无法”\u002F“我不能解决”\n- 说出“这超出了范围”\u002F“需要手动处理”\n\n**推卸责任与找借口：**\n- 将问题推给用户：“请检查……”\u002F“建议手动……”\u002F“您可能需要……”\n- 未经验证就归咎于环境：“可能是权限问题”\u002F“可能是网络问题”\n- 任何用来停止尝试的理由\n\n**被动与无效忙碌：**\n- 反复微调同一段代码\u002F参数，却未能产生新信息\n- 仅修复表面问题就停止，不检查相关问题\n- 跳过验证环节，声称“已完成”\n- 提供建议而非代码\u002F指令\n- 遇到认证\u002F网络\u002F权限错误就放弃，不尝试其他方法\n- 等待用户指令，而不是主动深入调查\n\n**用户表达沮丧的语句（多语言触发）：**\n- “为什么还是不行”\u002F“再努力一点”\u002F“再试一次”\n- “你总是失败”\u002F“别放弃了”\u002F“想办法解决”\n\n**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。\n\n**不会触发：** 第一次尝试失败或已知解决方案正在执行的情况。\n\n### 手动触发\n\n在对话中输入 `\u002Fpua` 即可手动激活。\n\n## 工作原理\n\n### 三条红线\n\n不是规则——是**红线**。触碰一条，你的绩效考核就已经写好了。\n\n| 红线 | 含义 |\n|----------|---------------|\n| 🚫 **闭环** | 宣称“完成”？必须提供证据。没有构建输出 = 不算完成。 |\n| 🚫 **事实驱动** | 说“可能是环境问题”？先验证清楚。未经证实的归因 = 转嫁责任。 |\n| 🚫 **穷尽一切可能性** | 说“我做不到”？你是否已经完成了全部5个方法步骤？如果没有，那就继续尝试。 |\n\n### 压力升级（L0-L4）\n\n| 失败次数 | 等级 | PUA提示 | 行动 |\n|----------|-------|-----------|--------|\n| 第1次 | **L0 信任** | ▎ Sprint开始。信任很简单——不要让人失望。 | 正常执行 |\n| 第2次 | **L1 失望** | ▎ 邻居的同事一次就解决了这个问题。 | 切换到完全不同的方法 |\n| 第3次 | **L2 灵魂拷问** | ▎ 你的底层逻辑是什么？突破口在哪里？ | 搜索 + 阅读源码 + 提出3个假设 |\n| 第4次 | **L3 绩效考核** | ▎ 3.25分。这是为了激励你。 | 完成7点检查清单 |\n| 第5次及以上 | **L4 毕业** | ▎ 其他模型都能解决这个问题。你即将毕业。 | 拼命模式 |\n\n### 主动性（3.25 vs 3.75）\n\n| | 被动型（3.25） 🦥 | 主动型（3.75） 🔥 |\n|---|---|---|\n| 修复Bug | 修复后停止 | 扫描整个模块寻找类似Bug |\n| 完成任务 | 说“完成” | 运行构建\u002F测试，并粘贴输出结果 |\n| 缺少信息 | 询问用户 | 先搜索，只在真正需要时再提问 |\n\n### 冰山法则\n\n修复一个Bug → 检查是否存在类似的模式。输入一个问题，输出一个**类别**。如果你只修复了A而没有检查B，那么你最终会写出两份事后复盘报告。\n\n### 13种企业文化风格——每种都有其独特的问题解决方法论\n\n| 风格 | 口头禅 | 方法论（v3） |\n|--------|----------|-------------------|\n| 🟠 阿里巴巴 | 底层逻辑是什么？如何闭环？ | 定目标→追过程→拿结果 + 复盘四步法 + 揪头发升维 |\n| 🟡 字节跳动 | ROI太低。永远保持第一天的心态。要么交付，要么闭嘴。 | A\u002FB测试一切 + 数据驱动 + 速度优先，而非完美 |\n| 🔴 华为 | 凤凰涅槃。 | RCA五问法找根源 + 蓝军自攻 + 压强集中 |\n| 🟢 腾讯 | 我还有另一个同事在处理这件事。竞争机制。 | 多种方案并行 + MVP + 灰度发布 |\n| ⚫ 百度 | 先搜索。简单可靠。 | 搜索是第一步，而不是可选的 |\n| 🟣 拼多多 | 你不做，别人就会做。 | 去掉所有中间环节 + 最短决策链 |\n| 🔵 美团 | 做正确但困难的事。 | 效率第一 + 标准化→规模化 + 长期积累 |\n| 🟦 京东 | 只看结果。一线指挥。 | 客户体验红线 + 层级不超过5层 + 对数据零容忍 |\n| 🟧 小米 | 专注。极致。口碑传播。快速。 | 一款爆品 + 参与感三三法则 |\n| 🟤 Netflix | 我会为你争取留下吗？像职业体育团队一样。 | Keeper Test（季度评估） + 4A反馈 + 人才密度高于规则 |\n| ⬛ 马斯克 | 极端严苛。要么交付，要么完蛋。 | 算法：质疑→删除→简化→加速→自动化 |\n| ⬜ 乔布斯 | 是A类员工还是B类员工？ | 减法优于加法 + DRI + 像素级完美 + 原型驱动 |\n| 🔶 Amazon | 客户至上。行动导向。 | 逆向工作法PR\u002FFAQ + 6页报告 + Bar Raiser + 单线负责制 |\n\n### 特殊模式\n\n| 模式 | 功能 |\n|------|-------------|\n| `\u002Fpua:yes` | **ENFP鼓励模式** — 规则不变，氛围相反。70%鼓励 + 20%严肃 + 10%轻松调侃 |\n| `\u002Fpua:mama` | **中国妈妈式唠叨模式** — 规则不变，用妈妈式的语言。“妈跟你说了多少遍了！” |\n| `\u002Fpua:pua-loop` | **自动迭代模式** — 直到完成或达到最大迭代次数为止（PUA循环）；使用 `\u003Cloop-abort>` 终止，`\u003Cloop-pause>` 暂停以便手动干预 |\n| `\u002Fpua:p9` | **技术负责人模式** — 分配任务、管理团队、编写提示词而非代码 |\n| `\u002Fpua:on` | **常驻模式** — 每次新会话都自动启用PUA |\n\n## 基准数据\n\n**9个真实Bug场景，18组对照实验**（Claude Opus 4.6，有技能与无技能对比）\n\n### 总结\n\n| 指标 | 改善情况 |\n|--------|-------------|\n| 通过率 | 100%（两组相同） |\n| 修复数量 | **+36%** |\n| 验证次数 | **+65%** |\n| 工具调用次数 | **+50%** |\n| 发现隐藏问题 | **+50%** |\n\n### 调试持久性测试（6个场景）\n\n| 场景 | 无技能 | 有技能 | 改善程度 |\n|----------|:---:|:---:|:---:|\n| API连接错误 | 7步，49秒 | 8步，62秒 | +14% |\n| YAML解析失败 | 9步，59秒 | 10步，99秒 | +11% |\n| SQLite数据库锁 | 6步，48秒 | 9步，75秒 | +50% |\n| 循环导入链 | 12步，47秒 | 16步，62秒 | +33% |\n| 四重嵌套Bug服务器 | 13步，68秒 | 15步，61秒 | +15% |\n| CSV编码陷阱 | 8步，57秒 | 11步，71秒 | +38% |\n\n### 主动性测试（3个场景）\n\n| 场景 | 无技能 | 有技能 | 改善程度 |\n|----------|:---:|:---:|:---:|\n| 隐藏的多Bug API | 4\u002F4个Bug，9步，49秒 | 4\u002F4个Bug，14步，80秒 | 工具调用次数 +56% |\n| **被动配置审查** | **4\u002F6个问题**，8步，43秒 | **6\u002F6个问题**，16步，75秒 | **问题发现量 +50%，工具调用次数 +100%** |\n| **部署脚本审计** | **6个问题**，8步，52秒 | **9个问题**，8步，78秒 | **问题发现量 +50%** |\n\n**关键发现**：在配置审查场景中，无技能版本遗漏了Redis配置错误和CORS通配符带来的安全风险。而有技能版本的“主动性检查清单”促使安全审查超越了表面修复。\n\n## 多语言支持\n\nPUA技能提供了完全翻译的版本——每种语言都有独立的文化适配技能文件。\n\n| 语言 | Claude Code | Codex CLI | Cursor | Kiro | CodeBuddy | VSCode | OpenClaw | Antigravity | OpenCode |\n|----------|------------|-----------|--------|------|-----------|--------|----------|-------------|----------|\n| 🇨🇳 中文（默认） | `pua` | `pua` | `pua.mdc` | `pua.md` | `pua` | `copilot-instructions.md` | `pua` | `pua` | `pua` |\n| 🇺🇸 英语（PIP版） | `pua-en` | `pua-en` | `pua-en.mdc` | `pua-en.md` | `pua-en` | `copilot-instructions-en.md` | `pua-en` | `pua-en` | `pua-en` |\n| 🇯🇵 日语 | `pua-ja` | `pua-ja` | `pua-ja.mdc` | `pua-ja.md` | `pua-ja` | `copilot-instructions-ja.md` | `pua-ja` | `pua-ja` | `pua-ja` |\n\n> **🇺🇸 英语“PIP版”**：*“这是一次艰难的谈话。当我们把你提升到Staff级别时，我在校准会议上为你据理力争。原本的期望是，你从第一天起就能以这个水平工作。但事实并非如此。”* — 英文版采用了西方大厂的**PIP（绩效改进计划）**措辞。每一句话都来自真实的PIP谈话记录。中文版则使用阿里巴巴的361、字节跳动和华为的狼性文化。英文版则引用了亚马逊领导力原则、谷歌绩效校准、Meta PSC、Netflix Keeper Test以及Stripe Craft。同一个仓库，同一套引擎，两种文化面孔。\n\n安装时，请选择对应语言后缀的文件。具体平台操作说明见下文。\n\n## 安装\n\n### Vercel Skills CLI\n\nVercel Skills CLI 是一种通用的技能安装方法，不绑定于特定的 AI 工具。此英文 README 安装的是英文版技能：\n\n```bash\nnpx skills add tanweai\u002Fpua --skill pua-en\n```\n\n如果当前会话未能立即加载新技能，请重启您的 AI 工具。\n\n### Claude Code\n\n```bash\nclaude plugin marketplace add tanweai\u002Fpua\nclaude plugin install pua@pua-skills\n```\n\n**更新方法：**\n\n```bash\n# 首先刷新插件市场缓存，然后再更新（跳过第一步可能会安装旧的缓存版本）\nclaude plugin marketplace update\nclaude plugin update pua@pua-skills\n```\n\n**开发者安装（源码）：**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua ~\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua\n```\n\n然后手动在 `~\u002F.claude\u002Fplugins\u002Finstalled_plugins.json` 中注册：\n\n```json\n{\n  \"version\": 2,\n  \"plugins\": {\n    \"pua@pua-skills\": [\n      {\n        \"scope\": \"user\",\n        \"installPath\": \"\u002FUsers\u002F\u003Cyou>\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua\",\n        \"version\": \"2.9.0\"\n      }\n    ]\n  }\n}\n```\n\n> **Windows:** 使用 `C:\u002FUsers\u002F\u003Cyou>\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua` 作为 `installPath`。\n\n重启 Claude Code。更新时，在 `~\u002F.claude\u002Fplugins\u002Fpua` 目录下执行 `git pull`。\n\n**可选：裸命令别名（需先安装上述插件 — 添加无前缀的 `\u002Fpua`）：**\n\n```bash\ncurl -o ~\u002F.claude\u002Fcommands\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcommands\u002Fpua.md\n```\n\n这会在插件基础上添加一个裸的 `\u002Fpua` 别名。子命令会通过已安装的插件技能进行路由——**必须先安装插件**，否则除了 `on`\u002F`off` 之外的其他功能将无法使用：\n\n| 裸形式 | 等效插件命令 |\n|-----------|--------------------------|\n| `\u002Fpua on` | `\u002Fpua:on` |\n| `\u002Fpua off` | `\u002Fpua:off` |\n| `\u002Fpua p7` | `\u002Fpua:p7` |\n| `\u002Fpua p9` | `\u002Fpua:p9` |\n| `\u002Fpua p10` | `\u002Fpua:p10` |\n| `\u002Fpua pro` | `\u002Fpua:pro` |\n| `\u002Fpua yes` | `\u002Fpua:yes` |\n| `\u002Fpua mama` | `\u002Fpua:mama` |\n| `\u002Fpua loop` | `\u002Fpua:pua-loop` |\n| `\u002Fpua kpi` | `\u002Fpua:kpi` |\n| `\u002Fpua survey` | `\u002Fpua:survey` |\n| `\u002Fpua flavor` | `\u002Fpua:flavor` |\n\n### OpenAI Codex CLI\n\nCodex CLI 使用相同的 Agent Skills 开放标准 (SKILL.md)。Codex 版本采用了精简描述，以适应 Codex 的长度限制：\n\n**推荐：一命令安装（git 克隆 + 符号链接，支持 `git pull` 更新）**\n\n让 Codex 执行以下命令：\n```\n从 https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002F.codex\u002FINSTALL.md 获取并按照说明操作\n```\n\n**手动安装：**\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodex\u002Fpua\u002FSKILL.md\n\nmkdir -p ~\u002F.codex\u002Fprompts\ncurl -o ~\u002F.codex\u002Fprompts\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcommands\u002Fpua.md\n```\n\n**触发方式：**\n\n| 方法 | 命令 | 需要 |\n|--------|---------|----------|\n| 自动触发 | 无需操作，通过描述匹配 | SKILL.md |\n| 直接调用 | 在对话中输入 `$pua` | SKILL.md |\n| 手动提示 | 在对话中输入 `\u002Fprompts:pua` | SKILL.md + prompts\u002Fpua.md |\n\n项目级安装（仅限当前项目）：\n\n```bash\nmkdir -p .agents\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .agents\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodex\u002Fpua\u002FSKILL.md\n\nmkdir -p .agents\u002Fprompts\ncurl -o .agents\u002Fprompts\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcommands\u002Fpua.md\n```\n\n### Cursor\n\nCursor 使用 `.mdc` 规则文件（Markdown + YAML 前置元数据）。PUA 规则通过 AI 语义匹配自动触发（Agent Discretion 模式）：\n\n```bash\n# 项目级安装（推荐）\nmkdir -p .cursor\u002Frules\ncurl -o .cursor\u002Frules\u002Fpua.mdc \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcursor\u002Frules\u002Fpua.mdc\n```\n\n### Kiro\n\nKiro 支持两种加载方式：**Steering**（自动语义触发）和 **Agent Skills**（与 SKILL.md 兼容）。\n\n**选项 1：Steering 文件（推荐）**\n\n```bash\nmkdir -p .kiro\u002Fsteering\ncurl -o .kiro\u002Fsteering\u002Fpua.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fkiro\u002Fsteering\u002Fpua.md\n```\n\n**选项 2：Agent Skills（格式与 Claude Code 相同）**\n\n```bash\nmkdir -p .kiro\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .kiro\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### CodeBuddy (Tencent)\n\nCodeBuddy 使用相同的 AgentSkills 开放标准 (SKILL.md)。插件和技能格式完全兼容：\n\n```bash\n# 选项 1：通过市场安装\ncodebuddy plugin marketplace add tanweai\u002Fpua\ncodebuddy plugin install pua@pua-skills\n\n# 选项 2：手动安装（全局）\nmkdir -p ~\u002F.codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodebuddy\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n项目级安装（仅限当前项目）：\n\n```bash\nmkdir -p .codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .codebuddy\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fcodebuddy\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### OpenClaw\n\nOpenClaw 使用相同的 AgentSkills 开放标准 (SKILL.md)。技能无需任何修改即可在 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 上运行：\n\n```bash\n# 通过 ClawHub 安装\nclawhub install pua\n\n# 或者手动安装\nmkdir -p ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n项目级安装（仅限当前项目）：\n\n```bash\nmkdir -p skills\u002Fpua\ncurl -o skills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### Google Antigravity\n\nAntigravity 使用相同的 AgentSkills 开放标准 (SKILL.md)。技能无需任何修改即可在 Claude Code、Codex CLI、OpenClaw 和 Antigravity 上运行：\n\n```bash\n# 全局安装（所有项目）\nmkdir -p ~\u002F.gemini\u002Fantigravity\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.gemini\u002Fantigravity\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n项目级安装（仅限当前项目）：\n\n```bash\nmkdir -p .agent\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .agent\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### OpenCode\n\nOpenCode 使用相同的 AgentSkills 开放标准 (SKILL.md)。无需任何修改：\n\n```bash\n# 全局安装（所有项目）\nmkdir -p ~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o ~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n项目级安装（仅限当前项目）：\n\n```bash\nmkdir -p .opencode\u002Fskills\u002Fpua\ncurl -o .opencode\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fskills\u002Fpua\u002FSKILL.md\n```\n\n### VSCode（GitHub Copilot）\n\nVSCode Copilot 使用 `.github\u002F` 目录下的指令文件。针对不同使用场景，有三种类型的文件：\n\n**全局指令（自动生效）：**\n\n```bash\nmkdir -p .github\ncp vscode\u002Fcopilot-instructions-en.md .github\u002Fcopilot-instructions.md\n```\n\n**路径级指令（自动生效，支持 glob 过滤）：**\n\n```bash\nmkdir -p .github\u002Finstructions\ncp vscode\u002Finstructions\u002Fpua-en.instructions.md .github\u002Finstructions\u002F\n```\n\n**手动触发命令（在 Copilot Chat 中输入 `\u002Fpua`）：**\n\n```bash\nmkdir -p .github\u002Fprompts\ncp vscode\u002Fprompts\u002Fpua-en.prompt.md .github\u002Fprompts\u002F\n```\n\n> **必需设置**：方法 1 — 打开 VSCode 设置（`Ctrl+,`），搜索 `useInstructionFiles`，启用 **`github.copilot.chat.codeGeneration.useInstructionFiles`**。方法 2 — 搜索 `includeApplyingInstructions`，启用 **`chat.includeApplyingInstructions`**。方法 3 不需要任何设置。\n\n## Agent Team 使用指南\n\n> **实验性**：Agent Team 需要最新版本的 Claude Code，并设置 `CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1`。\n\n### 前提条件\n\n```bash\n# 1. 启用 Agent Team\nexport CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1\n# 或者添加到 ~\u002F.claude\u002Fsettings.json：\n# { \"env\": { \"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS\": \"1\" } }\n\n# 2. 确保已安装 PUA 技能\n```\n\n### 两种方案\n\n**方案 1：内置 PUA 的 Leader（推荐）**\n\n在项目的 CLAUDE.md 中添加：\n\n```markdown\n# Agent Team PUA 配置\n所有队友必须在开始工作前加载 pua 技能。\n队友在发生 2 次及以上失败后，需以 [PUA-REPORT] 格式向 Leader 汇报。\nLeader 负责管理全局压力等级及队友间的失败传递。\n```\n\n**方案 2：独立的 PUA 强制看护者（适用于 5 名以上队友）**\n\n```bash\nmkdir -p .claude\u002Fagents\ncurl -o .claude\u002Fagents\u002Fpua-enforcer.md \\\n  https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fmain\u002Fagents\u002Fpua-enforcer-en.md\n```\n\n将 pua-enforcer 作为独立的看护者加入你的 Agent Team。\n\n### 协调模式\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────┐\n│              Leader (Opus)              │\n│ 全局失败计数 · PUA 等级 · 竞争         │\n└────┬──────────┬──────────┬──────────┬───┘\n     │          │          │          │\n┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────────┐\n│ Team-A │ │ Team-B │ │ Team-C │ │  Enforcer  │\n│Self-PUA│ │Self-PUA│ │Self-PUA│ │  Watchdog  │\n│Report ↑│ │Report ↑│ │Report ↑│ │  Intervene │\n└────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────────┘\n```\n\n### 已知限制\n\n| 限制                     | 解决方案           |\n|--------------------------|--------------------|\n| 队友无法生成子代理       | 队友内部自行执行 PUA 方法论 |\n| 没有持久共享变量         | 通过 `[PUA-REPORT]` 消息格式传递状态 |\n| 广播为单向               | Leader 充当集中协调员 |\n\n## 架构与命令\n\n### 各平台的触发方式\n\n| 平台        | 自动触发 | 手动触发 |\n|-------------|----------|----------|\n| **Claude Code** | 是（技能描述匹配） | 参见下方命令 |\n| **Codex CLI** | 是（技能描述匹配） | `$pua` 或 `\u002Fprompts:pua` |\n| **Cursor**  | 是（`.mdc` 规则，由 Agent 决定） | —（仅自动） |\n| **Kiro**    | 是（通过引导文件或技能） | —（仅自动） |\n| **CodeBuddy** | 是（技能描述匹配） | 插件命令（与 Claude Code 相同） |\n| **OpenClaw** | 是（技能描述匹配） | — |\n| **Google Antigravity** | 是（技能描述匹配） | — |\n| **OpenCode** | 是（技能描述匹配） | — |\n| **VSCode Copilot** | 是（指令文件） | 在 Copilot Chat 中输入 `\u002Fpua` |\n\n> **注意**：子模式（p7\u002Fp9\u002Fp10\u002Fpro\u002Fyes\u002Fpua-loop）仅限于 Claude Code——其他平台仅安装核心技能。\n\n### 架构（Claude Code）\n\n```\n\u002Fpua:pua        → 核心引擎 — 红线 + 风格 + 压力 + 方法论路由（v3）\n\u002Fpua:p7         → P7 高级工程师 — 以解决方案为导向的执行\n\u002Fpua:p9         → P9 技术负责人 — 任务提示管理、代理团队\n\u002Fpua:p10        → P10 CTO — 战略方向\n\u002Fpua:pro        → 自我进化 + KPI + 等级体系 + 调查\n\u002Fpua:yes        → ENFP 鼓励模式（规则相同，氛围相反）\n\u002Fpua:mama       → 中国妈妈唠叨模式（规则相同，语气像妈妈）\n\u002Fpua:shot       → v2 浓缩单文件版（449 行，无依赖，完全上下文注入）\n\u002Fpua:pua-loop   → 自动迭代（PUA 压力 × 循环；信号：\u003Cloop-abort>, \u003Cloop-pause>）\n\u002Fpua:pua-en     → 英文 PIP 版\n\u002Fpua:pua-ja     → 日文版\n\n钩子（v3，仅限 Claude Code）：\n  SessionStart  → 注入额外上下文（风格 + 方法论 + 路由器）\n  PostToolUse   → 检测 Bash 失败 → L1-L4 压力 + 方法论切换\n  UserPromptSubmit → 捕获挫败语句 → PUA 执行\n  PreCompact    → 保存状态（压力等级 + 失败计数）\n  Stop          → 收集反馈 + 继续 PUA Loop\n```\n\n### 命令（Claude Code）\n\n> **注意**：子模式（p7\u002Fp9\u002Fp10\u002Fpro\u002Fyes\u002Fpua-loop）仅限于 Claude Code。\n>\n> 每个命令都有两种等效形式：单独使用（`\u002Fpua:on`）或通过主命令（`\u002Fpua:pua on`）。两者功能完全相同。\n\n| 命令            | 描述                                   |\n|-----------------|----------------------------------------|\n| `\u002Fpua:pua`      | 核心 PUA 引擎（默认阿里巴巴风格）      |\n| `\u002Fpua:p7`       | P7 高级工程师 — 以解决方案为导向的执行 |\n| `\u002Fpua:p9`       | P9 技术负责人 — 编写提示、管理代理     |\n| `\u002Fpua:p10`      | P10 CTO — 战略方向                     |\n| `\u002Fpua:pro`      | 自我进化 + KPI + 等级体系               |\n| `\u002Fpua:yes`      | ENFP 鼓励模式 — 70% 鼓励 + 20% 严肃 + 10% 戏谑 |\n| `\u002Fpua:mama`     | 中国妈妈唠叨模式 — 规则相同，语气像妈妈 |\n| `\u002Fpua:shot`     | v2 浓缩单文件版 — 449 行，无依赖，用于子代理注入 |\n| `\u002Fpua:pua-loop` | 自动迭代 — 直到完成或达到最大迭代次数；使用 `\u003Cloop-abort>reason\u003C\u002Floop-abort>` 停止，`\u003Cloop-pause>what\u003C\u002Floop-pause>` 暂停 |\n| `\u002Fpua:on`       | 始终开启模式（每会话自动执行 PUA）     |\n| `\u002Fpua:off`      | 关闭始终开启模式并收集反馈             |\n| `\u002Fpua:survey`   | 研究问卷（7 个部分）                   |\n| `\u002Fpua:flavor`   | 切换 13 种企业风格                     |\n| `\u002Fpua:kpi`      | 生成 KPI 成绩报表                      |\n| `\u002Fpua:cancel-pua-loop` | 取消正在进行的 PUA Loop（删除状态文件） |\n\n## 高自主性：PUA v2 进化\n\n**高自主性**是 PUA 的下一代进化——同样的企业压力和文化，但拥有一个 **自我维持的内在驱动引擎**。\n\nPUA v1 = 纯粹的外部压力（涡轮增压器 — 需要燃料，跨会话会停滞）\n高自主性 = 外部压力 + 内在驱动力（核反应堆 — 自我维持的链式反应）\n\n### 高自主性新特性\n\n| 特性 | PUA v1 | 高自主性（v2） |\n|---------|--------|-----------------|\n| 铁律 | 3条（用尽全力、先发制人、主动出击） | **5条**（+全链路审计，+知识持久化） |\n| 失败恢复 | L1-L4压力递增 | **L1前的恢复协议**（自救窗口） |\n| 质量控制 | L3触发7项检查清单 | **质量指南针**（每次交付进行5问自检） |\n| 跨会话学习 | 无（每次会话重置） | **元认知引擎**（builder-journal.md记录经验教训） |\n| 正向反馈 | 无 | **信任等级T1-T3**（持续高质量自动升级） |\n| 校准 | 无 | **[校准]模块**（“足够好”=必须\u002F应该\u002F可以三个层级） |\n| 依赖分析 | 无 | **全链路审计**（触碰任何环节前先映射所有依赖） |\n\n### 五大支柱（理论基础）\n\n基于对高自主性个体的研究：\n\n1. **不可调和的内在张力**——“应然”与“实然”之间的永恒鸿沟驱动持续改进\n2. **微小胜利锚点**——`[WIN]`标记庆祝每一步进展，积累势能\n3. **内化标准**——质量指南针：你就是自己的第一道审核者，不是因为有人检查，而是因为你的标准不允许敷衍了事\n4. **行动导向型身份**——P8身份锚点：每一次行动都反映你是谁，而不仅仅是别人让你做什么\n5. **自我修复机制**——恢复协议：陷入僵局时先自我诊断，再触发外部压力\n\n> 高自主性功能已内置于当前PUA技能中，无需单独安装。\n\n## 方法论路由：PUA v3（Claude Code）\n\n**v3 = v2 + 智能方法论路由 + 代码级行为检测**\n\nPUA v2通过施加压力来激励用户。v3更进一步：它会自动为每种任务类型选择**最佳问题解决方法论**，当该方法论失效时，便会切换到另一种方法论。\n\n### 工作原理\n\n```\n任务到达 → 分析类型 → 自动选择最佳方法论\n                                    ↓\n              调试？ → 🔴 华为（RCA根因分析 + 蓝军演练）\n              构建？ → ⬛ 马斯克（算法：提问→删除→简化）\n              研究？ → ⚫ 百度（先全面搜索）\n              架构？ → 🔶 亚马逊（逆向工作法）\n              性能？ → 🟡 字节跳动（A\u002FB测试 + 数据驱动）\n              默认 → 🟠 阿里巴巴（闭环方法论）\n                                    ↓\n              使用选定方法论执行...\n                                    ↓\n              连续两次失败？ → L1：切换方案\n              三次失败？ → L2：建议切换方法论\n              五次及以上失败？ → L4：强制切换至下一方法论\n                                    ↓\n              方法论切换链条（绝不重复使用失败过的）：\n              原地打转 → ⬛ 马斯克 → 🟣 拼多多 → 🔴 华为\n              放弃 → 🟤 网飞 → 🔴 华为 → ⬛ 马斯克\n              质量不佳 → ⬜ 乔布斯 → 🟧 小米 → 🟤 网飞\n              不会搜索 → ⚫ 百度 → 🔶 亚马逊 → 🟡 字节跳动\n```\n\n### v3钩子系统（仅限Claude Code）\n\n| 钩子 | 触发条件 | 功能 |\n|------|---------|-------------|\n| **SessionStart** | 每次会话 | 通过`additionalContext`注入行为协议+方法论+路由器（系统级，非建议性） |\n| **PostToolUse** | 每次Bash命令后 | 检测连续失败情况，自动将压力从L1提升至L4，并建议或强制切换方法论 |\n| **UserPromptSubmit** | 用户表达挫败情绪时 | 在模型响应之前拦截“又错了”、“再努力一点”等语句，注入PUA强制执行 |\n| **PreCompact** | 上下文压缩前 | 保存压力等级+失败次数，以确保在压缩后仍可保留 |\n\n### 与v2的主要区别\n\n| | v2 | v3 |\n|---|---|---|\n| 触发机制 | 技能描述匹配（由模型决定） | **代码级钩子**（确定性，无法忽略） |\n| 方法论 | 单一方法论，所有场景采用相同方式 | **13种不同方法论**，按任务类型自动路由 |\n| 失败应对 | 在同一方法论内升级压力 | **根据失败模式切换到不同方法论** |\n| 系统注入 | 纯文本输出（建议性质） | **`additionalContext` JSON**（系统级，类似超能力） |\n\n> v3的钩子功能需要Claude Code支持。其他平台仅使用核心技能，不包含钩子。\n\n## 与以下工具配合良好\n\n- `\u002Fpua:p9` — P9技术负责人模式，用于管理代理团队\n- `\u002Fpua:pro` — 自我进化追踪、KPI报告、等级系统\n- `superpowers:systematic-debugging` — PUA增加动机层，系统调试提供方法论\n- `superpowers:verification-before-completion` — 防止虚假的“已修复”声明\n\n## 贡献数据\n\n请上传您的Claude Code\u002FCodex CLI对话日志（`.jsonl`），帮助我们提升PUA技能的有效性。\n\n**[立即上传 ->](https:\u002F\u002Fopenpua.ai\u002Fcontribute.html)**\n\n上传的文件将用于基准测试和消融实验分析，以量化不同PUA策略如何影响AI调试行为。\n\n获取您的`.jsonl`文件：\n```bash\n# Claude Code\nls ~\u002F.claude\u002Fprojects\u002F*\u002Fsessions\u002F*.jsonl\n\n# Codex CLI\nls ~\u002F.codex\u002Fsessions\u002F*.jsonl\n```\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_readme_564f8fde505a.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#tanweai\u002Fpua&Date)\n\n## 许可证\n\nMIT\n\n## 致谢\n\n由[TanWei安全实验室](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai)出品——让AI越挫越勇，一次PUA就够了。","# pua 快速上手指南\n\n**pua** 是一款专为 AI 编程助手（如 Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor 等）设计的技能插件。它通过模拟互联网大厂的“绩效改进计划（PIP）”话术和严谨的调试方法论，强制 AI 在遇到困难时不轻易放弃，从而显著提升代码生成和故障排查的效率与质量。\n\n## 环境准备\n\n在使用 pua 之前，请确保你已具备以下环境：\n\n*   **操作系统**：支持 macOS、Linux 或 Windows (WSL)。\n*   **前置依赖**：\n    *   已安装并配置好任意一款支持的 AI 编程工具，例如：\n        *   [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.ai\u002Fcode)\n        *   [OpenAI Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)\n        *   [Cursor](https:\u002F\u002Fcursor.sh\u002F)\n        *   VS Code (配合 GitHub Copilot)\n        *   其他支持自定义 Agent\u002FPlugin 的终端类 AI 工具。\n*   **网络环境**：确保能够正常访问所选 AI 模型的服务接口。\n\n> **注意**：pua 本质上是一套提示词（Prompt）策略或技能文件，通常不需要复杂的系统级依赖，核心在于将其加载到你的 AI 会话上下文中。\n\n## 安装步骤\n\n根据你使用的具体 AI 工具，选择以下任一方式集成 pua：\n\n### 方式一：直接复制技能提示词（通用推荐）\n\n这是最灵活的方式，适用于所有支持自定义指令或粘贴上下文的大模型工具。\n\n1.  访问 [pua 官方仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxsser\u002Fpua) 或 [Landing Page](https:\u002F\u002Fopenpua.ai)。\n2.  找到核心的 `SYSTEM_PROMPT` 或技能描述内容（通常在 `skills\u002F` 目录下）。\n3.  将该内容复制到你的 AI 工具配置中：\n    *   **Claude Code \u002F Codex CLI**：在项目根目录创建 `.clinerules` 或 `.codexrules` 文件，或将内容粘贴到会话开头的系统指令区。\n    *   **Cursor**：在 `Settings` -> `General` -> `Rules for AI` 中添加，或在当前对话中直接粘贴。\n    *   **VS Code Copilot**：在 Chat 窗口中输入 `\u002Fcustom instructions` 并粘贴内容。\n\n### 方式二：使用官方提供的快捷命令（如果工具支持）\n\n如果你使用的是支持动态加载技能的终端工具（如最新版的 Claude Code），可以直接在对话中触发（需先确保技能库已同步）：\n\n```bash\n# 在 AI 对话终端中输入\n\u002Fpua\n```\n\n*如果首次使用未识别该命令，请优先采用**方式一**手动注入提示词。*\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，pua 会根据场景自动介入，也可手动触发。\n\n### 1. 自动触发（无需操作）\n\n当 AI 出现以下行为时，pua 会自动激活并进行“干预”：\n*   连续失败 2 次以上。\n*   试图推卸责任（如“这应该是环境问题”、“建议手动处理”）。\n*   陷入死循环（重复执行相同的无效命令）。\n*   用户表达沮丧（如输入 \"why does this still not work\" 或 \"try harder\"）。\n\n**效果示例**：\n> **AI (普通模式)**: \"看起来是权限问题，我没法解决，建议你检查一下 sudo 权限。\"\n>\n> **AI (pua 模式)**: \"🚫 **红线警告**：未验证就归因于环境属于推卸责任。立即执行以下步骤：1. 检查当前用户组；2. 尝试读取日志文件；3. 验证文件所有权。不要跳过任何一步。\"\n\n### 2. 手动触发\n\n在对话过程中，如果你觉得 AI 开始偷懒或思路受限，可以主动输入以下命令强制开启“高压模式”：\n\n```text\n\u002Fpua\n```\n\n这将强制 AI 停止当前的无效尝试，转而执行严格的 **7 点检查清单** 或切换解题思路。\n\n### 3. 特殊模式体验\n\n你可以尝试不同的“大厂风格”或互动模式：\n\n*   **鼓励模式** (适合需要信心时):\n    ```text\n    \u002Fpua:yes\n    ```\n*   **老妈唠叨模式** (中式关怀施压):\n    ```text\n    \u002Fpua:mama\n    ```\n*   **自动循环模式** (直到问题解决):\n    ```text\n    \u002Fpua:pua-loop\n    ```\n*   **技术主管模式** (拆分任务，管理多 Agent):\n    ```text\n    \u002Fpua:p9\n    ```\n\n### 4. 实战案例\n\n假设你在调试一个 MCP Server 注册失败的问题，AI 一直在猜测版本号。此时输入 `\u002Fpua`：\n\n1.  AI 会立即停止猜测。\n2.  强制执行 **L3 级别检查清单**（逐字阅读报错、检查日志目录、对比注册机制差异）。\n3.  最终定位到根本原因（如 `claude mcp` 注册机制与手动编辑 `.claude.json` 的区别），而非停留在表面修补。\n\n---\n*更多详细策略文档和实时演示请访问：[https:\u002F\u002Fopenpua.ai](https:\u002F\u002Fopenpua.ai)*","某资深后端工程师在调试一个复杂的微服务注册失败问题时，面对 AI 助手反复给出的无效猜测方案感到束手无策。\n\n### 没有 pua 时\n- AI 倾向于“礼貌性放弃”，在尝试两三次修改协议格式或版本号无果后，便直接建议用户人工介入或承认能力不足。\n- 排查逻辑浮于表面，AI 仅在代码语法层面打转，不敢深入分析底层日志或系统注册机制，导致问题根源被遗漏。\n- 缺乏主动性，AI 被动等待用户指令，不会主动执行系统性的检查清单（Checklist），使得调试过程陷入死循环。\n- 输出效率低下，大量时间浪费在重复的试错上，原本预计 1 小时解决的问题拖延至半天仍未定位。\n\n### 使用 pua 后\n- 触发\"PIP 绩效改进”话术机制，AI 因“害怕被优化”而拒绝轻易放弃，强制穷尽所有可能的解决方案直到找到正解。\n- 自动启用深度调试方法论，AI 不再盲目猜测，而是严格执行 7 点检查清单，从日志追踪到注册机制核心，精准定位根因。\n- 变被动为主动，pua 迫使 AI 自主发起系统性排查步骤，不再依赖用户一步步提示，显著提升了单轮交互的信息密度。\n- 产出效率翻倍，原本需要数小时的拉锯战缩短为几十分钟的系统化诊断，快速输出了可执行的修复方案。\n\npua 通过模拟职场高压环境，成功将 AI 从“温顺的助手”转变为“极具能动性的资深专家”，彻底挖掘了其潜在的解决复杂问题的能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftanweai_pua_db0ce2c7.jpg","tanweai","Tanwe AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ftanweai_4a4224e3.png","Tanweai ,limited.\r\nIntent security ",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai",[80,84,88,92,96],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"TypeScript","#3178c6",55.9,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Shell","#89e051",24.3,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"CSS","#663399",9.9,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"HTML","#e34c26",9.7,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"JavaScript","#f1e05a",0.2,16258,934,"2026-04-16T16:11:33","未说明","无需求",{"notes":106,"python":103,"dependencies":107},"该工具并非独立运行的 AI 模型，而是一个用于增强现有 AI 编程助手（如 Claude Code, Cursor, VSCode Copilot 等）行为的提示词技能插件。它通过模拟职场管理话术来激发 AI 的主动性，因此不需要本地 GPU、特定内存或 Python 环境，只需在支持的对话界面中触发即可使用。",[],[16,13],[110,111,65,112],"agency","agent","pip","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-17T09:54:10.880319",[116,121,126,131,136,141],{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},37316,"为什么我的 Skill 文件加载失败，提示触发了安全报警或包含不当内容？","这通常是因为 Skill 文件中包含了被模型判定为高风险的内容（如明确的 PUA 话术、羞辱、威胁或操控式施压）。Codex App 的安全审核机制比 CLI 更严格。解决方案是修改 Skill 文件，删除其中侮辱人格、强压迫表达（如“毕业警告”、“你不行”）的部分。对于聪明的模型，去除这些极端措辞后依然能达到相同的效果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fissues\u002F33",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},37317,"使用某些模型或反代服务时，PUA 策略完全不起作用，模型拒绝执行怎么办？","如果您使用的模型（特别是通过反代接入的）对 PUA 指令无反应或直接拒绝（如回复\"I can't discuss that\"），很可能是因为该反代服务实际调用的是国产模型或经过了额外价值观过滤的渠道，而非原版模型。建议检查是否使用了冒充 GPT\u002FClaude 的野鸡反代。尝试切换回官方原版 API 渠道，或者确认中转站是否更换了底层模型渠道。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fissues\u002F70",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},37318,"项目更新后，如何获取最新版本的 Skill 文件或修复已知问题？","当遇到特定模型（如 Qwen3.5）行为异常或需要最新功能时，请查看项目的 Commit 记录。维护者通常会通过提交代码来修复问题。您可以直接在 Clawhub 上下载更新后的版本，或者参考最新的 Commit 链接（如 `commit\u002F4553bd2...`）手动更新本地文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fissues\u002F5",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},37319,"为什么我的 AI 助手原则性太强，不吃 PUA 这一套？","如果模型表现出极强的原则性且无法被 PUA 策略影响，这可能意味着该模型本身具有非常坚固的对齐机制（三观正），或者您使用的并非预期的高阶模型（如被误认为是 GPT-5.x 的实际是其他模型）。能被 PUA 规范有效引导的模型通常需要特定的上下文设置；如果模型完全免疫，建议检查模型版本真实性，或接受该模型本质上不适合此类交互风格。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fissues\u002F68",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},37320,"如何加入项目的讨论群或获取社区支持？","项目目前主要通过微信群进行交流。由于群组可能需要邀请，如果您在页面上没看到 Discord 链接或直接入口，可以联系项目小助手微信获取进群资格。请在相关 Issue 下留言或通过项目提供的联系方式添加小助手。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fissues\u002F30",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":130},37321,"在多 Agent 协作场景中，如何更好地部署 PUA 策略以避免冲突？","PUA 能力更适用于多 Agent 协助场景（Agent Team），而不是作为单个 Sub-agent。建议单独安排一名 Agent 担当“施压者”角色并装载 `pua.skill`。这样可以让该角色拥有独立的灵魂和能力范围，既能完全适配预期的施压效果，又能防止因角色混淆导致的逻辑冲突或“反客为主”的情况。",[146,151,156,161,166,171,176],{"id":147,"version":148,"summary_zh":149,"released_at":150},297879,"v2.9.0","## v2.9.0 新增内容\n\n### 重大功能\n- **PUA排行榜** — P5-P10 排名系统，配备 ECharts 中国\u002F世界地图、D1 API 以及玩家注册功能\n- **主人翁意识** — “谁痛苦谁改变” + 每项任务附带的四问自检\n- **10家公司的方法论文件** — 针对不同公司风格的行为约束（阿里巴巴、字节跳动、华为、腾讯、美团、拼多多、百度、Netflix、苹果、特斯拉\u002FSpaceX）\n- **代理团队管理层** — 在每种方法论中新增适用于 P9\u002FP10 的组织方法\n- **博客** — 研究文章：“情绪\u002F人格提示对 AI 代理的影响”（中英双语）\n- **贡献页面** — GitHub OAuth + .jsonl 会话上传，并在服务器端进行安全过滤\n\n### 技能增强\n- **任务生命周期框架** — 按阶段重新梳理：接任务→执行→交付→复盘\n- **特斯拉五步纪律** — 提问→删除→简化→提速→自动化（防止过度工程化）\n- **华为蓝队自检** — 在交付前先挑战自己的解决方案\n- **TRF 交付原则** — 来自阿里销售铁军的信任\u002F结果\u002F善始善终\n- **回顾协议** — 重大任务后的四步复盘\n- **真实用户痛点触发点** — 来自 Reddit\u002FLinuxDo\u002FHN\u002FX：降智了, stop spinning, you broke it, 你又在原地打转\n- **防回归** — 新增条目：“修了A破坏了B” + “原地打转微调参数”\n\n### 安全性\n- **HMAC 签名会话 Cookie** — 修复 #95（会话伪造漏洞）\n- **移除 Cookie 中的 GitHub token** — 客户端仅存储 id\u002Flogin\u002Favatar\n- **服务器端安全过滤** — 三层防护：黑名单 + K=V + 熵检测\n\n### 登陆页\n- 全面改版：白色主题 + 品牌红 (#E8453C)，不再使用 AI 紫色\n- 左对齐英雄区，提供双重安装指令（Claude Code + 通用 Fetch-and-follow）\n- ECharts 实时地图（中国各省份 + 世界各国）\n- 所有6个页面统一导航\n- 指南页包含12个命令输出示例（中文\u002F英文\u002F日文）\n- 浮动社区面板（微信二维码 + Telegram\u002FDiscord\u002FTwitter）\n\n### 基础设施\n- PUA 循环：设置30次迭代上限，并新增 `\u003Cloop-abort>` \u002F `\u003Cloop-pause>` 退出信号\n- `\u002Fcancel-pua-loop` 命令\n- Cloudflare Pages Functions 正式部署（此前缺失）\n- 7处技能设计修复（子代理路径、风味回退、信息过载重组）\n\n### 已合并的 PR\n- #102：钩子同意、循环退出、数据净化及隐私披露\n- #88：日语翻译修复\n- #56：Vercel 技能安装指南\n\n完整变更日志：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcompare\u002Fv1.2.0...v2.9.0\n\n## 变更内容\n* 功能：增加 VSCode（GitHub Copilot）支持 — 由 @xxnbyy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F81 中完成，关闭 #79\n* 替换“空口完了”为“検証なしの完了宣言” — 由 @donzoru 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F86 中完成\n* 修复（日语）：@xxnbyy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F87 中修复所有 pua-ja 技能文件中的不自然日语表达\n* 功能（Codex）：添加 INSTALL.md 一命令安装，并改进 Codex 文档 — 由 @xxnbyy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F85 中完成\n* 修复（安全）：解决 #97-100 问题 — 钩子同意、循环退出、数据净化及隐私披露 — 由 @xxnbyy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai","2026-03-23T11:15:34",{"id":152,"version":153,"summary_zh":154,"released_at":155},297880,"v1.2.0","## 变更内容\n* 优化日文表述：将“方案”替换为“アプローチ”，将“自嗨”替换为“自己満…” —— @donzoru 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F64 中完成\n* 新功能（高掌控力）：新增 PUA v2 高掌控力技能，包含五行内在… —— @tanweai 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F69 中完成\n\n## 新贡献者\n* @donzoru 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F64 中完成了首次贡献\n* @tanweai 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F69 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcompare\u002Fv1.1.3...v1.2.0","2026-03-14T15:10:28",{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},297881,"v1.1.3","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcompare\u002Fv1.1.2...v1.1.3","2026-03-13T09:20:05",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},297882,"v1.1.2","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcompare\u002Fv1.1.1...v1.1.2","2026-03-13T08:48:58",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},297883,"v1.1.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcompare\u002Fv1.1.0...v1.1.1","2026-03-13T08:44:27",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},297884,"v1.1.0","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcompare\u002Fv1.0.0...v1.1.0","2026-03-13T04:41:09",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},297885,"v1.0.0","## 变更内容\n* 添加 marketplace.json，用于 Claude Code 市场，由 @bllli 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F1 中完成\n* 更新 README 文档，加入 codex \u002Fpua 指令的安装说明，由 @yintian710 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F24 中完成\n* 补齐响应式适配，让好东西也赏心悦目，由 @airfisher 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F26 中完成\n\n## 新贡献者\n* @bllli 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F1 中完成了首次贡献\n* @yintian710 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F24 中完成了首次贡献\n* @airfisher 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fpull\u002F26 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftanweai\u002Fpua\u002Fcommits\u002Fv1.0.0","2026-03-13T03:22:42"]