smithery/kun4ai

sa-logic_diagnosis

当遇到任何逻辑漏洞、验证失败或意外的论证缺陷时使用,在提出修改建议之前

Installation

$ npx skills add smithery/kun4ai --skill sa-logic-diagnosis

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Package contents

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  • skill md SKILL.md 4,300 B
  • docs SUMMARY.md 131 B

History

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SKILL.md

系统化修订 (Systematic Revision)

概述

随机修改浪费时间并制造新的矛盾。快速修补掩盖了深层逻辑问题。

核心原则: 在尝试修改之前,始终找到逻辑根源。只治标不治本是失败的。

违反此流程的字面意思就是违反学术修订的精神。

铁律

没有根源调查,就不进行修改
(NO FIXES WITHOUT ROOT CAUSE INVESTIGATION FIRST)

如果你没有完成第一阶段,你就不能提出修改建议。

何时使用

用于任何写作问题:

  • 逻辑验证失败
  • 审稿人指出的矛盾
  • 意外的论证走向
  • 清晰度问题
  • 格式/引用错误

特别是在以下情况使用:

  • 时间紧迫(紧急情况让人想猜测)
  • “只是一个小改动”看起来很明显
  • 你已经尝试了多次修改
  • 之前的修改无效
  • 你不完全理解问题

四个阶段

你必须在进入下一阶段之前完成每个阶段。

第一阶段:逻辑根源调查

在尝试任何修改之前:

  1. 仔细阅读反馈/问题

- 不要跳过审稿意见或自查发现的错误 - 它们通常包含确切的线索 - 完整阅读上下文 - 记录具体章节、段落

  1. 一致性重现

- 你能确定问题在哪里吗? - 具体的逻辑断点是什么? - 每次阅读都会产生歧义吗? - 如果不确定 → 收集更多反馈,不要猜测

  1. 检查最近的修改

- 什么改变导致了这个问题? - 对比草稿版本 - 新引入的论据、引用 - 结构调整

  1. 追踪逻辑流 (Trace Data Flow)

当错误深埋在论证链中:

- 错误的结论源自哪里? - 什么前提导致了这个结论? - 向上追溯直到找到源头 - 在源头修正,而不是在表现处修正

第二阶段:模式分析

在修复之前找到模式:

  1. 寻找优秀范例

- 在同一篇论文或经典文献中找到处理类似逻辑的成功段落 - 什么是有效的?

  1. 对比参考

- 仔细阅读范例 - 理解其逻辑结构

  1. 识别差异

- 有效段落和问题段落有什么区别? - 列出每一个区别,无论多小

第三阶段:假设与测试

科学方法:

  1. 形成单一假设

- 清晰陈述:“我认为 X 是逻辑根源,因为 Y” - 写下来

  1. 最小化测试

- 做最小的改动来测试假设 - 一次只改一个变量

  1. 在继续之前验证

- 逻辑通顺了吗?是 → 第四阶段 - 没通?形成新假设 - 不要在上面叠加更多修改

第四阶段:实施修订

修复根源,而非症状:

  1. 创建验证案例

- 最简单的重现问题的方式 - 使用 superpowers:sa-writing 技能来写出正确的待证主张

  1. 实施单一修订

- 解决识别出的根源 - 一次一个改动 - 不要夹带“顺便优化”

  1. 验证修订

- 现在逻辑通顺了吗? - 没有破坏其他论点吗? - 问题真的解决了吗?

  1. 如果修订无效

- 停止 - 计数:你尝试了多少次修订? - 如果 < 3:回到第一阶段 - 如果 ≥ 3:停止并质疑架构(见下文)

  1. 如果 3+ 次修订失败:质疑架构

表明架构问题的模式: - 每次修订都在不同地方揭示新矛盾 - 修订需要“大规模重写” - 每次修订都在别处制造新问题

停止并质疑基本面: - 这个论证框架根本上是合理的吗? - 我们是因为惯性而坚持它吗? - 我们应该重构章节结构而不是修补句子吗?

在尝试更多修订之前与你的人类伙伴讨论

危险信号 - 停止并遵循流程

如果你发现自己在想:

  • “先快速改一下,以后再调查”
  • “试着改改 X 看看行不行”
  • “一次改好几个地方”
  • “跳过验证,我手动看看”
  • “可能是 X,我修一下”
  • “我不完全理解但这样可能行”
  • “再试一次”(已经试过 2+ 次)

所有这些都意味着:停止。回到第一阶段。