pua
扩展介绍

让你的 Codex / Claude Code 工作效率翻倍,产出翻倍
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、pi coding agent、Trae、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode 和 VSCode (GitHub Copilot)。三重能力:
- PUA 话术 — 让 AI 不敢放弃
- 调试方法论 — 让 AI 有能力不放弃
- 能动性鞭策 — 让 AI 主动出击而不是被动等待
在线体验
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:

根因定位 → 从日志追踪到注册机制:

复盘 → PUA 的实际效果:

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:
- 闻味道 — 列出所有尝试,找共同失败模式
- 揪头发 — 逐字读错误 → WebSearch → 读源码 → 验证环境 → 反转假设
- 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?
- 执行 — 新方案必须本质不同,有验证标准,失败时产出新信息
- 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
14 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 |
🪟 Microsoft | Connects。Impact Descriptor。PIP/GVSA。 | 三圈影响力 + LITE/SLITE + PIP clock |
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。
FAQ / 常见问题
- 是否总是开启 PUA、Claude 拒绝 skill、封闭网络、Codex 子命令、Pi/Trae 支持见:docs/FAQ.md。
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:
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
claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills
更新插件:
# 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):
git clone https://github.com/tanweai/pua ~/.claude/plugins/pua
然后手动在 ~/.claude/plugins/installed_plugins.json 中注册:
{
"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):
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 mama | /pua:mama |
/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:
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):
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
pi coding agent
PUA 现在同时提供 pi.dev package 和轻量 extension-only 适配层。
从当前仓库安装 package:
pi install ./pi/package
发布到 npm 后安装:
pi install npm:@tanweai/pi-pua
仅安装 extension:
mkdir -p ~/.pi/agent/extensions/pua
cp -R ./pi/pua/. ~/.pi/agent/extensions/pua/
重启 pi 后可使用 /pua-on、/pua-off、/pua-status、/pua-reset。详见 pi/pua/INSTALL.md 和 pi/package/README.md。
Trae
Trae 版现在提供真正的 SKILL.md 包,同时保留可复制规则/Prompt:
npx skills add tanweai/pua --skill pua-trae -a trae -y
- Skill 包:.trae/skills/pua/SKILL.md
- 中文:trae/pua.md
- 英文:trae/pua-en.md
- Claude Code vs Trae 差异:trae/DIFF.md
- 安装说明:trae/INSTALL.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):
# 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)
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)
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:
# 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):
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:
# 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):
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:
# 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):
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:
# 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):
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):
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):
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):
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
# 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:
# 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)
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:
- 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
- 微快感锚点 — [战果] 标记,庆祝每一步进展,积累势能
- 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
- "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
- 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,注入经过过滤的 PUA 上下文 |
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:mama → 妈妈唠叨模式(规则不变,旁白变成中国式妈妈碎碎念)
/pua:shot → v2 浓缩版单文件(449 行,零依赖,全量注入)
/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 → 脚本内挫败关键词过滤 → PUA 上下文
PreCompact → 状态持久化(压力等级 + 失败次数)
Stop → 反馈收集 + PUA Loop 延续
SubagentStop → Agent 生命周期会计(v3.2)— 写 teardown.jsonl,从 active-agents.json 移除
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:mama | 妈妈唠叨模式 — 中国式妈妈碎碎念,核心行为不变 |
/pua:shot | v2 浓缩版 — 449 行零依赖单文件,适合 sub-agent 注入 |
/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:offline 🆕 | v3.3 — 离线模式:关闭反馈/排行榜联网流程,保留本地 PUA 行为 |
/pua:survey | 调研问卷(7 个部分) |
/pua:flavor | 切换 14 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) |
/pua:team-status 🆕 | v3.2 — 列出当前在场阵容(活跃 agent、PID、TTL、年龄;Netflix Keeper Test 工程版) |
/pua:reap-orphans 🆕 | v3.2 — 扫描并回收孤儿 agent(state mtime > 30min 且无心跳的自动释放) |
/pua:teardown-all 🆕 | v3.2 — 级联释放所有活跃 agent(P10 → P9 → P8 → P7 全员释放) |