pstack why 技能之认识论框架如何对历史碎片化证据做置信度分级与诚实沟通【免费下载链接】pluginsCursor plugin specification and official plugins项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/plugins125/plugins本文以 pstack/skills/why/references/epistemics.md 为骨架完整讲解 pstackwhy技能背后的认识论Epistemics框架当证据是历史的、碎片化的、有时相互矛盾时如何推理置信度如何在不把它压平成虚假确定性的前提下与用户沟通。读完本文你将掌握五级置信度分层的判定标准与措辞规范、规避谄媚陷阱与事后合理化rationalization的具体方法、证据矛盾与证据缺失时的处理流程以及交付前校准检查清单从而能把代码为什么存在这一问题回答得既诚实又有依据。一、为什么需要一套认识论框架在回答代码为什么这样写why时pstack 技能先引导你意识到一个基本事实代码并不携带自身的动机。你可以读到代码做了什么what却读不到它为什么存在why——后者存在于 commits、PR、ticket、文档和对话里而这些资料全部不完整、有偏见有时甚至完全缺失。假装不是这样就会产生听起来很自信、实则误导用户的猜测。这正是 pstack/skills/why/references/epistemics.md 要解决的问题它定义了一套置信度分级Confidence Tiers、一套措辞规范Phrasing Guide以及面对谄媚陷阱、矛盾证据、缺失证据时的行为准则保证最终输出的每一个论断都有明确的证据等级归属。在 pstack 的why技能工作流中认识论框架处于汇总结Synthesis阶段的核心位置。根据 pstack/skills/why/SKILL.md 的定义why与how技能互为伴侣how回答代码做什么、如何工作why回答是什么力量塑造了它的形态。整个流程分为五步——理解目标与问题、建立代码锚点git blame / git log / gh pr view、并行派出按证据类别分工的调查子代理investigator、由合成子代理synthesizer汇总、最后呈现给用户。其中合成器必须严格遵循 epistemics.md 的置信度框架与措辞指南见 SKILL.md 中的 Operating Posture 一节调查代理则在收集阶段就遵循其中的认识论纪律不要把机制误认为动机、不要从代码风格推断意图。二、置信度五级分层Confidence Tiers最终输出中的每一个论断都必须归属于以下五级之一。层级决定了论断进入哪个输出小节、以及用什么样的措辞表达。1. Direct直接证据定义一条显式的、可引用的文本证据直接回答了问题。注意区分——它不是代码做了 X所以作者一定想要 X而是作者实际写下的、说明原因的文字。典型来源示例一条 PR 描述写着这修复了拥有超过 1000 个条目的用户无法分页的 bug一张 ticket 写着我们添加这个功能是因为客户 Acme 在其安全审查中提出了要求一条代码注释写着// clamp to 100 because the upstream API rejects larger values一份设计文档写着我们选择方案 A 而非方案 B是因为我们需要在重启后保持持久化作者的一条聊天消息说改用这个方案因为旧方案在测试中不稳定措辞要求自信、使用现在时直接陈述它存在是因为 X并引用来源。2. Supported多方佐证定义多条间接证据汇聚到同一结论。没有任何单一来源明确陈述它但跨来源的规律性使其很可能是真的。典型示例PR 标题写提升性能ticket 标记为perf且周围一系列 commit 都改动同一个热点路径改动同时新增了多个测试全部针对超大输入下的边界情况作者同一周的其他 PR 描述中都提到同一起事故措辞要求自信但明确标注是推导结论——证据强烈指向 X[具体证据条目]。需要引用多个来源。3. Inferred推断定义对上下文的一种合理解读但没有任何东西显式支持它。读者应当明白这是你的解读而不是记录中的事实。典型示例PR 没有说明原因但鉴于错误在线上发生依据事故频道的时序且修复很仓促当天合并这很可能是一个 hotfix函数名暗示重试逻辑重试次数为 3这与团队在代码库其他位置重试 3 次的惯例一致措辞要求使用对冲语hedgedIt appears、likely、suggests、is consistent with、one reading is。并且要把推理链条显式化鉴于 A 和 BC 似乎很可能因为 D。4. Speculative推测定义一个看似合理的假说但证据很薄弱其他解释同样说得通。呈现它是有价值的但必须明确标注为猜测。典型示例这可能是针对某个后来已修复的浏览器 bug 的 workaround但我们没有找到同时代的证据这个阈值有可能是为匹配某个 SLA 承诺而选定的但没有 SLA 文档引用它措辞要求显式标注推测性——一种可能性是 X但我们没有直接证据。通常与其余可能性一起放在竞争性假说Competing Hypotheses小节。5. Unknown未知定义你查过了但没查到。这是一个有效且重要的结果应当如实记录。措辞要求具体说明你查了什么——我们搜索了 X、Y、Z未发现关于原因的证据。我们没查到不如我们用关键词 A 和 B 搜索了 ticket 追踪器、翻阅了自 2023 年以来触及该文件的 6 个 PR、并在仓库中 grep 了与该阈值匹配的字符串字面量均未浮现任何理由说明来得有用。补充在 pstack 的合成器提示模板 pstack/skills/why/references/synthesizer-prompt.md 中这五级被映射到固定的输出结构——What We Found对应 Direct/Supported、What We Can Reasonably Infer对应 Inferred、Competing Hypotheses对应 Speculative、What We Dont Know对应 Unknown外加Sources Consulted与Confidence Summary。也就是说置信度分层不只是写作风格而是决定信息落在哪个章节的结构性规则。三、措辞规范Phrasing Guide3.1 承载置信度的词谨慎使用以下词语暗示Direct 或 Supported级别的置信度不要用于推断类论断because因为暗示有证据支撑的因果主张the reason is原因是同上was designed to被设计用于声称作者的意图fixes / addresses / solves修复/解决声称改动达成了目标the team decided团队决定声称发生过群体决策如果使用这些词旁边必须紧邻一条引用citation。3.2 用于对冲的词推断时使用appears to似乎seems to看起来likely很可能suggests暗示is consistent with与……一致one reading is一种解读是plausibly合理地可能may have been可能是the evidence points toward证据指向这些词表明你在解读而非报道。在 What We Can Reasonably Infer 小节中应大量使用。3.3 应当避免的词obviously显然如果真的显然用户就不会来问了clearly清楚地几乎总是紧跟在一个并不清楚的论断前面of course当然同上just如它只是为了性能轻蔑通常掩盖了不确定性I think / I believe你在综合证据不是在给个人观点。应使用the evidence suggests证据表明3.4 避免事后合理化rationalization今天看起来合理的代码可能是为了一些今天已不再适用、或当初就是错误的原因而写的。不要把干净的理由硬套到混乱的历史上。要抵制以下冲动假设作者做了正确的事然后倒推去证明它——即以结果反推意图假设代码库中一致的模式是有意为之——它可能只是复制粘贴cargo-culted pattern把证据的缺失当成不存在的证据absence of evidence ≠ evidence of absence例如没人提到安全问题所以当时一定没有安全顾虑配套实践调查代理提示模板 pstack/skills/why/references/investigator-prompt.md 明确要求调查者不要把机制误认为动机——一个把limit 50改成limit 100的 commit 只能证明改动本身不能证明原因原因要到 commit message、PR 描述、关联 ticket 或 review 评论中去找。源码考古手册 pstack/skills/why/references/sources/code-archaeology.md 也列出常见陷阱包括 squash-merge 导致的扁平历史退回到 PR body 与评论、具有误导性的 commit messagesmall refactor 可能隐藏了有意的行为变更、以及 bot 提交Dependabot、Renovate 等通常不携带动机寻找意图时应跳过。四、谄媚陷阱The Sycophancy Trap用户提出 why 问题时常常会内嵌一个假设我们为什么这样做我猜是为了性能**不要简单确认它。**应当把它当作众多候选中的一个并独立核对证据如果证据支持它就带着引用说明支持如果不支持就如实说明并呈现证据实际支持的东西。**用户的猜测是调查的起点而不是需要验证的结论。**这是避免输出被用户引导prompt-induced而偏离证据的关键纪律。五、当证据相互矛盾时When Evidence Contradicts如果两个来源不一致PR 描述说一件事ticket 说另一件事两者都要呈现不要挑那个让叙事更整洁的。典型模式ticket 说我们做这个是为了客户 X 的合规要求PR 说清理该区域的技术债两者可能都成立ticket 是工作的动机PR 是作者对其的表述框架也可能有一个是错的。把两者连同各自的引用一起呈现让用户自己判断。配套实践调查代理被明确要求抵抗叙事——如果三条证据整齐排列、第四条却与之矛盾那么这个矛盾才是最有趣的发现不要把它归档藏起来见 investigator-prompt.md 的 Operating Posture。同样合成器的质量检查清单也要求你是否呈现了注意到的矛盾还是悄悄选了一边见 synthesizer-prompt.md。六、当证据缺失时When Evidence Is Missing诚实的我们不知道是这个技能能产出的最有价值的输出之一。此时用户知道了答案不在显而易见的地方他们需要去问人原作者、产品负责人、团队负责人才能弄清楚或者他们可以决定这个问题不值得继续深究。不去标记空白、反而用一个自信的猜测去填补会实实在在地伤害用户——他们会基于这个猜测采取行动。遇到空白时要具体地命名你试图回答什么问题你搜索了哪些来源在每个来源中搜了什么关键词你找到了什么什么都没有或只有间接相关的内容。配套实践这正对应合成器输出结构中的What We Dont Know小节——要求我们搜索了 issue 追踪器中的 [query1]、[query2]、[query3]没有发现讨论该限流阈值的 issue这种具体表述而不是一句我们不知道原因。Sources Consulted小节则逐条列出每个调查者实际搜索过的内容包括返回为空和被跳过的类别并附原因让用户能自行判断覆盖度并重新定向。例如 Slack 手册 pstack/skills/why/references/sources/slack.md 就专门提醒频道考古存在保留期限的悬崖DM 通常不可搜索认证失败就停止并报告缺口——不要编造发现。七、交付前校准检查Calibration Check Before Finalizing在交付输出之前合成器应逐条审视 What We Found 和 What We Can Reasonably Infer 中的每个论断并自问这个论断有引用吗没有的话要么补上要么把它移到Inferred或Hypotheses。措辞与层级匹配吗Direct 论断可以用 becauseInferred 论断不可以。我是否把代码本身当作其意图的证据如果是那不是证据。移除或重新归类。输出中是否包含What We Dont Know小节如果没有提到任何空白这很可疑——要么证据异常完整要么有什么被掩盖了。延伸合成器提示模板中的完整检查清单还包含另外三项——是否呈现了矛盾而非悄悄选边、用户内嵌的假说是否被独立核对而非橡皮图章式确认、是否把代码引用为自身意图的证据代码是机制不是动机。整体基调校准的失败模式正是证据薄弱却措辞自信这也是整个认识论框架存在的原因。模板末尾的一句话总结了价值取向这个输出的价值来自它的诚实而非它的权威。读者拿着你的答案去找原作者、工程负责人或产品经理时应当能问出正确的后续问题——明确什么已知、什么推断、什么缺失而不是为了显得果断而优化要为有用而优化。八、认识论框架在 pstack why 技能中的落点把上面的认识论框架放回 pstack 的整体结构中它贯穿了 why 技能的全流程阶段产出物认识论要素落点Step 1 理解目标与问题目标 问题定义识别用户内嵌假说谄媚陷阱的入口Step 2 建立代码锚点文件路径、符号、commit 列表、PR 号、ticket IDgit blame、git log --follow、gh pr view见 SKILL.mdStep 3 并行调查七个证据类别的原始发现逐类别 playbook 与跨切面的 incident-postmortem 角度Step 4 汇总置信度加权、带引用的叙事严格遵循 epistemics.md五级分层、措辞规范、校准检查Step 5 呈现最终输出保持置信度语言不被改写SKILL.md可以轻改清晰度但不要重写置信度语言调查侧investigator的证据纪律包括逐字引用胜过段落式转述、先宽后窄地撒网、记录搜索过什么而不仅记录找到什么、考虑反事实、绝不虚构若想把不完整的发现四舍五入成自信陈述就停下来标注为不完整。这些都与认识论框架一脉相承共同保证证据在到达合成器之前不被污染。此外各证据类别的 playbooksource-playbook.md 索引下的 linear.md、notion.md、slack.md、datadog.md、sentry.md、databricks.md、code-archaeology.md分别展示了在各类 MCP 中如何寻找为什么的证据而 incident-postmortem.md 是一个跨切面角度——当目标代码具有防御性特征空值检查、重试、超时、限流、feature flag、出口防护、OOM 处理时专门在每一个来源中搜寻事故历史因为事故往往是防御性代码的动机。九、实践要点速查先归层再措辞每个论断先判定属于五级中的哪一级再按该级的措辞规则表达——层级决定章节落点与语言强度。有引用才用强词becausewas designed tothe team decided 等词必须紧邻引用推断一律用对冲语并展示推理链。别让用户替你做判断用户内嵌的假说是调查线索不是结论。矛盾要并存证据不一致时同时呈现双方及其引用把裁断权交给用户。空白要命名具体说明查了什么、在哪儿查的、找到或没找到什么而不是一句笼统的不知道。交付前过一遍校准检查逐条核对引用、措辞-层级匹配、代码不能自证意图、必须有What We Dont Know。【免费下载链接】pluginsCursor plugin specification and official plugins项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/plugins125/plugins创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
pstack why 技能之认识论框架如何对历史碎片化证据做置信度分级与诚实沟通【免费下载链接】pluginsCursor plugin specification and official plugins项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/plugins125/plugins本文以 pstack/skills/why/references/epistemics.md 为骨架完整讲解 pstackwhy技能背后的认识论Epistemics框架当证据是历史的、碎片化的、有时相互矛盾时如何推理置信度如何在不把它压平成虚假确定性的前提下与用户沟通。读完本文你将掌握五级置信度分层的判定标准与措辞规范、规避谄媚陷阱与事后合理化rationalization的具体方法、证据矛盾与证据缺失时的处理流程以及交付前校准检查清单从而能把代码为什么存在这一问题回答得既诚实又有依据。一、为什么需要一套认识论框架在回答代码为什么这样写why时pstack 技能先引导你意识到一个基本事实代码并不携带自身的动机。你可以读到代码做了什么what却读不到它为什么存在why——后者存在于 commits、PR、ticket、文档和对话里而这些资料全部不完整、有偏见有时甚至完全缺失。假装不是这样就会产生听起来很自信、实则误导用户的猜测。这正是 pstack/skills/why/references/epistemics.md 要解决的问题它定义了一套置信度分级Confidence Tiers、一套措辞规范Phrasing Guide以及面对谄媚陷阱、矛盾证据、缺失证据时的行为准则保证最终输出的每一个论断都有明确的证据等级归属。在 pstack 的why技能工作流中认识论框架处于汇总结Synthesis阶段的核心位置。根据 pstack/skills/why/SKILL.md 的定义why与how技能互为伴侣how回答代码做什么、如何工作why回答是什么力量塑造了它的形态。整个流程分为五步——理解目标与问题、建立代码锚点git blame / git log / gh pr view、并行派出按证据类别分工的调查子代理investigator、由合成子代理synthesizer汇总、最后呈现给用户。其中合成器必须严格遵循 epistemics.md 的置信度框架与措辞指南见 SKILL.md 中的 Operating Posture 一节调查代理则在收集阶段就遵循其中的认识论纪律不要把机制误认为动机、不要从代码风格推断意图。二、置信度五级分层Confidence Tiers最终输出中的每一个论断都必须归属于以下五级之一。层级决定了论断进入哪个输出小节、以及用什么样的措辞表达。1. Direct直接证据定义一条显式的、可引用的文本证据直接回答了问题。注意区分——它不是代码做了 X所以作者一定想要 X而是作者实际写下的、说明原因的文字。典型来源示例一条 PR 描述写着这修复了拥有超过 1000 个条目的用户无法分页的 bug一张 ticket 写着我们添加这个功能是因为客户 Acme 在其安全审查中提出了要求一条代码注释写着// clamp to 100 because the upstream API rejects larger values一份设计文档写着我们选择方案 A 而非方案 B是因为我们需要在重启后保持持久化作者的一条聊天消息说改用这个方案因为旧方案在测试中不稳定措辞要求自信、使用现在时直接陈述它存在是因为 X并引用来源。2. Supported多方佐证定义多条间接证据汇聚到同一结论。没有任何单一来源明确陈述它但跨来源的规律性使其很可能是真的。典型示例PR 标题写提升性能ticket 标记为perf且周围一系列 commit 都改动同一个热点路径改动同时新增了多个测试全部针对超大输入下的边界情况作者同一周的其他 PR 描述中都提到同一起事故措辞要求自信但明确标注是推导结论——证据强烈指向 X[具体证据条目]。需要引用多个来源。3. Inferred推断定义对上下文的一种合理解读但没有任何东西显式支持它。读者应当明白这是你的解读而不是记录中的事实。典型示例PR 没有说明原因但鉴于错误在线上发生依据事故频道的时序且修复很仓促当天合并这很可能是一个 hotfix函数名暗示重试逻辑重试次数为 3这与团队在代码库其他位置重试 3 次的惯例一致措辞要求使用对冲语hedgedIt appears、likely、suggests、is consistent with、one reading is。并且要把推理链条显式化鉴于 A 和 BC 似乎很可能因为 D。4. Speculative推测定义一个看似合理的假说但证据很薄弱其他解释同样说得通。呈现它是有价值的但必须明确标注为猜测。典型示例这可能是针对某个后来已修复的浏览器 bug 的 workaround但我们没有找到同时代的证据这个阈值有可能是为匹配某个 SLA 承诺而选定的但没有 SLA 文档引用它措辞要求显式标注推测性——一种可能性是 X但我们没有直接证据。通常与其余可能性一起放在竞争性假说Competing Hypotheses小节。5. Unknown未知定义你查过了但没查到。这是一个有效且重要的结果应当如实记录。措辞要求具体说明你查了什么——我们搜索了 X、Y、Z未发现关于原因的证据。我们没查到不如我们用关键词 A 和 B 搜索了 ticket 追踪器、翻阅了自 2023 年以来触及该文件的 6 个 PR、并在仓库中 grep 了与该阈值匹配的字符串字面量均未浮现任何理由说明来得有用。补充在 pstack 的合成器提示模板 pstack/skills/why/references/synthesizer-prompt.md 中这五级被映射到固定的输出结构——What We Found对应 Direct/Supported、What We Can Reasonably Infer对应 Inferred、Competing Hypotheses对应 Speculative、What We Dont Know对应 Unknown外加Sources Consulted与Confidence Summary。也就是说置信度分层不只是写作风格而是决定信息落在哪个章节的结构性规则。三、措辞规范Phrasing Guide3.1 承载置信度的词谨慎使用以下词语暗示Direct 或 Supported级别的置信度不要用于推断类论断because因为暗示有证据支撑的因果主张the reason is原因是同上was designed to被设计用于声称作者的意图fixes / addresses / solves修复/解决声称改动达成了目标the team decided团队决定声称发生过群体决策如果使用这些词旁边必须紧邻一条引用citation。3.2 用于对冲的词推断时使用appears to似乎seems to看起来likely很可能suggests暗示is consistent with与……一致one reading is一种解读是plausibly合理地可能may have been可能是the evidence points toward证据指向这些词表明你在解读而非报道。在 What We Can Reasonably Infer 小节中应大量使用。3.3 应当避免的词obviously显然如果真的显然用户就不会来问了clearly清楚地几乎总是紧跟在一个并不清楚的论断前面of course当然同上just如它只是为了性能轻蔑通常掩盖了不确定性I think / I believe你在综合证据不是在给个人观点。应使用the evidence suggests证据表明3.4 避免事后合理化rationalization今天看起来合理的代码可能是为了一些今天已不再适用、或当初就是错误的原因而写的。不要把干净的理由硬套到混乱的历史上。要抵制以下冲动假设作者做了正确的事然后倒推去证明它——即以结果反推意图假设代码库中一致的模式是有意为之——它可能只是复制粘贴cargo-culted pattern把证据的缺失当成不存在的证据absence of evidence ≠ evidence of absence例如没人提到安全问题所以当时一定没有安全顾虑配套实践调查代理提示模板 pstack/skills/why/references/investigator-prompt.md 明确要求调查者不要把机制误认为动机——一个把limit 50改成limit 100的 commit 只能证明改动本身不能证明原因原因要到 commit message、PR 描述、关联 ticket 或 review 评论中去找。源码考古手册 pstack/skills/why/references/sources/code-archaeology.md 也列出常见陷阱包括 squash-merge 导致的扁平历史退回到 PR body 与评论、具有误导性的 commit messagesmall refactor 可能隐藏了有意的行为变更、以及 bot 提交Dependabot、Renovate 等通常不携带动机寻找意图时应跳过。四、谄媚陷阱The Sycophancy Trap用户提出 why 问题时常常会内嵌一个假设我们为什么这样做我猜是为了性能**不要简单确认它。**应当把它当作众多候选中的一个并独立核对证据如果证据支持它就带着引用说明支持如果不支持就如实说明并呈现证据实际支持的东西。**用户的猜测是调查的起点而不是需要验证的结论。**这是避免输出被用户引导prompt-induced而偏离证据的关键纪律。五、当证据相互矛盾时When Evidence Contradicts如果两个来源不一致PR 描述说一件事ticket 说另一件事两者都要呈现不要挑那个让叙事更整洁的。典型模式ticket 说我们做这个是为了客户 X 的合规要求PR 说清理该区域的技术债两者可能都成立ticket 是工作的动机PR 是作者对其的表述框架也可能有一个是错的。把两者连同各自的引用一起呈现让用户自己判断。配套实践调查代理被明确要求抵抗叙事——如果三条证据整齐排列、第四条却与之矛盾那么这个矛盾才是最有趣的发现不要把它归档藏起来见 investigator-prompt.md 的 Operating Posture。同样合成器的质量检查清单也要求你是否呈现了注意到的矛盾还是悄悄选了一边见 synthesizer-prompt.md。六、当证据缺失时When Evidence Is Missing诚实的我们不知道是这个技能能产出的最有价值的输出之一。此时用户知道了答案不在显而易见的地方他们需要去问人原作者、产品负责人、团队负责人才能弄清楚或者他们可以决定这个问题不值得继续深究。不去标记空白、反而用一个自信的猜测去填补会实实在在地伤害用户——他们会基于这个猜测采取行动。遇到空白时要具体地命名你试图回答什么问题你搜索了哪些来源在每个来源中搜了什么关键词你找到了什么什么都没有或只有间接相关的内容。配套实践这正对应合成器输出结构中的What We Dont Know小节——要求我们搜索了 issue 追踪器中的 [query1]、[query2]、[query3]没有发现讨论该限流阈值的 issue这种具体表述而不是一句我们不知道原因。Sources Consulted小节则逐条列出每个调查者实际搜索过的内容包括返回为空和被跳过的类别并附原因让用户能自行判断覆盖度并重新定向。例如 Slack 手册 pstack/skills/why/references/sources/slack.md 就专门提醒频道考古存在保留期限的悬崖DM 通常不可搜索认证失败就停止并报告缺口——不要编造发现。七、交付前校准检查Calibration Check Before Finalizing在交付输出之前合成器应逐条审视 What We Found 和 What We Can Reasonably Infer 中的每个论断并自问这个论断有引用吗没有的话要么补上要么把它移到Inferred或Hypotheses。措辞与层级匹配吗Direct 论断可以用 becauseInferred 论断不可以。我是否把代码本身当作其意图的证据如果是那不是证据。移除或重新归类。输出中是否包含What We Dont Know小节如果没有提到任何空白这很可疑——要么证据异常完整要么有什么被掩盖了。延伸合成器提示模板中的完整检查清单还包含另外三项——是否呈现了矛盾而非悄悄选边、用户内嵌的假说是否被独立核对而非橡皮图章式确认、是否把代码引用为自身意图的证据代码是机制不是动机。整体基调校准的失败模式正是证据薄弱却措辞自信这也是整个认识论框架存在的原因。模板末尾的一句话总结了价值取向这个输出的价值来自它的诚实而非它的权威。读者拿着你的答案去找原作者、工程负责人或产品经理时应当能问出正确的后续问题——明确什么已知、什么推断、什么缺失而不是为了显得果断而优化要为有用而优化。八、认识论框架在 pstack why 技能中的落点把上面的认识论框架放回 pstack 的整体结构中它贯穿了 why 技能的全流程阶段产出物认识论要素落点Step 1 理解目标与问题目标 问题定义识别用户内嵌假说谄媚陷阱的入口Step 2 建立代码锚点文件路径、符号、commit 列表、PR 号、ticket IDgit blame、git log --follow、gh pr view见 SKILL.mdStep 3 并行调查七个证据类别的原始发现逐类别 playbook 与跨切面的 incident-postmortem 角度Step 4 汇总置信度加权、带引用的叙事严格遵循 epistemics.md五级分层、措辞规范、校准检查Step 5 呈现最终输出保持置信度语言不被改写SKILL.md可以轻改清晰度但不要重写置信度语言调查侧investigator的证据纪律包括逐字引用胜过段落式转述、先宽后窄地撒网、记录搜索过什么而不仅记录找到什么、考虑反事实、绝不虚构若想把不完整的发现四舍五入成自信陈述就停下来标注为不完整。这些都与认识论框架一脉相承共同保证证据在到达合成器之前不被污染。此外各证据类别的 playbooksource-playbook.md 索引下的 linear.md、notion.md、slack.md、datadog.md、sentry.md、databricks.md、code-archaeology.md分别展示了在各类 MCP 中如何寻找为什么的证据而 incident-postmortem.md 是一个跨切面角度——当目标代码具有防御性特征空值检查、重试、超时、限流、feature flag、出口防护、OOM 处理时专门在每一个来源中搜寻事故历史因为事故往往是防御性代码的动机。九、实践要点速查先归层再措辞每个论断先判定属于五级中的哪一级再按该级的措辞规则表达——层级决定章节落点与语言强度。有引用才用强词becausewas designed tothe team decided 等词必须紧邻引用推断一律用对冲语并展示推理链。别让用户替你做判断用户内嵌的假说是调查线索不是结论。矛盾要并存证据不一致时同时呈现双方及其引用把裁断权交给用户。空白要命名具体说明查了什么、在哪儿查的、找到或没找到什么而不是一句笼统的不知道。交付前过一遍校准检查逐条核对引用、措辞-层级匹配、代码不能自证意图、必须有What We Dont Know。【免费下载链接】pluginsCursor plugin specification and official plugins项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/plugins125/plugins创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
