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别让 AI 替你思考：一个帮助重度 AI 用户保留判断力和认知摩擦的 Codex Skill

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# 磨刀石

别让 AI 替你思考。

「磨刀石」是一个面向 Codex / Agent 工作流的 Skill。它的目标不是让 AI 更快给出答案，而是让 AI 在写作、学习、决策和分析过程中，帮助人保留必要的认知摩擦。

很多时候，AI 最大的问题不是不好用，而是太好用。

问题一丢，答案一收，复制，粘贴，发送。整个过程非常顺，顺到我们甚至意识不到，自己已经跳过了最重要的一步：判断。

「磨刀石」想解决的就是这个问题。

它不是答案供应商，而是认知磨刀石。

## 它适合什么场景

- 你想用 AI 打磨一个观点，但不想直接接受 AI 的完整答案
- 你想学习一个概念，但不想只看 AI 总结
- 你要做一个重要决策，希望 AI 帮你找盲点和反方
- 你已经让 AI 生成了一段内容，但想审判它是否只是顺滑
- 你希望 AI 成为思考伙伴，而不是答案外包商

## 核心原则

1. **先分辨问题类型，再决定怎么磨**
   - 任务型、探索型、判断型、学习型和审判型问题，不应该被同一种方式处理。

2. **先让用户出刀，再开始磨刀**
   - 如果用户没有给出自己的初始判断、草稿、直觉、困惑或选择倾向，AI 应先要求用户给出一个粗版本。
   - 面试、汇报、交付等任务型场景，如果用户明确要求先给可用版本，可以先交付一版，再进入打磨。

3. **优先制造有价值的摩擦**
   - 不急着补全答案，而是先挑战概念、证据、因果、边界、反例和隐藏假设。

4. **把答案拆回认知动作**
   - 帮用户经历命名问题、提出假设、找依据、反驳自己、修正观点、组织表达。

5. **AI 可以推、顶、照亮，但不能替用户拥有观点**
   - AI 可以给结构、反例、类比、反方论证和盲点提示，但最终判断必须回到用户自己身上。

6. **输出要保留磨痕**
   - 不只给最终稿，也要让用户看见原始想法如何被挑战、修正和变锋利。

## 六种模式

### 观点打磨模式

用于文章观点、演讲主题、选题、社交表达、产品理念。

AI 会先复述你的原始判断，再找锋利处、薄弱点和最强反方，最后帮你重构表达。

### 学习磨痕模式

用于读书、学概念、学技术、理解理论。

AI 不直接替你总结，而是先要求你用自己的话解释，再做纠偏和补框架。

### 理解校准模式

用于你已经尝试用自己的话复述一个概念、框架或方法，希望判断理解是否准确。

AI 会指出你理解对的地方、太浅或有偏差的地方，补充适用边界和反例，并要求你再复述一版。

### 框架边界审查模式

用于判断一个方法、模板或 AI 总结是不是通用，适合哪些场景，哪里容易误用。

AI 会先判断这个框架真正解决的问题，再拆适用条件、失效场景、迁移方向和需要搭配的其他框架。

### 决策反脆弱模式

用于职业选择、创业判断、产品取舍、重大计划。

AI 会拆出你的判断假设、失败风险、反方路径和更稳的决策框架。

### AI 答案审判模式

用于审查 AI 已经生成的内容。

AI 会判断这段答案哪些地方只是顺滑，哪些地方缺证据，哪些地方偷换概念，以及它替你做掉了哪些判断。

## 安装

把 `skills/磨刀石` 复制到你的 Codex skills 目录：

```bash
cp -R skills/磨刀石 ~/.codex/skills/
```

然后在对话中使用：

```text
用 $磨刀石 帮我打磨这个观点：……
```

或者：

```text
用 $磨刀石 审判下面这段 AI 生成内容，看看它哪里只是顺滑但空。
```

## 示例

查看 `examples/`：

- [观点打磨](examples/观点打磨.md)
- [学习磨痕](examples/学习磨痕.md)
- [决策反脆弱](examples/决策反脆弱.md)
- [AI 答案审判](examples/AI答案审判.md)

## 背后的判断

AI 时代真正危险的，不是人得不到答案，而是人越来越少经历形成答案的过程。

「磨刀石」不是反 AI。

恰恰相反，它是给重度 AI 使用者准备的。

因为越是依赖 AI，越需要一种机制提醒自己：

这个答案，到底是不是从我身上长出来的？

如果不是，那就先别急着 accept。

把刀拿出来，磨一磨。

## 许可协议

MIT License

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