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让你的 Codex / Claude Code 工作效率翻倍，产出翻倍

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Claude Code OpenAI Codex CLI Cursor Kiro OpenClaw Google Antigravity OpenCode MIT License

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、Cursor、Kiro、OpenClaw、Google Antigravity 和 OpenCode。三重能力：

  1. PUA 话术 — 让 AI 不敢放弃
  2. 调试方法论 — 让 AI 有能力不放弃
  3. 能动性鞭策 — 让 AI 主动出击而不是被动等待

在线体验

https://openpua.ai

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：

PUA L3 触发 — 停止猜测，执行系统化检查清单，从 MCP 日志中找到真正的错误信息

根因定位 → 从日志追踪到注册机制：

根因发现 — claude mcp 管理的服务器注册方式和手动编辑 .claude.json 不同

复盘 → PUA 的实际效果：

对话复盘 — PUA skill 强制停止原地打转，系统化检查清单驱动找到了之前从未检查过的 Claude Code MCP 日志目录

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：

  1. 闻味道 — 列出所有尝试，找共同失败模式
  2. 揪头发 — 逐字读错误 → WebSearch → 读源码 → 验证环境 → 反转假设
  3. 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？
  4. 执行 — 新方案必须本质不同，有验证标准，失败时产出新信息
  5. 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

大厂 PUA 扩展包

  • 阿里味（方法论）：闻味道 / 揪头发 / 照镜子
  • 字节味（坦诚直接）：Always Day 1。Context, not control
  • 华为味（狼性）：以奋斗者为本。胜则举杯相庆，败则拼死相救
  • 腾讯味（赛马）：我已经让另一个 agent 也在看这个问题了...
  • 美团味（苦干）：做难而正确的事。硬骨头你啃不啃？

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 SkillWith Skill提升
API ConnectionError7 步, 49s8 步, 62s+14%
YAML 语法解析失败9 步, 59s10 步, 99s+11%
SQLite 数据库锁6 步, 48s9 步, 75s+50%
循环导入链12 步, 47s16 步, 62s+33%
级联 4-Bug 服务器13 步, 68s15 步, 61s+15%
CSV 编码陷阱8 步, 57s11 步, 71s+38%

主动能动性测试（3 场景）

场景Without SkillWith Skill提升
隐藏多 Bug API4/4 bug, 9 步, 49s4/4 bug, 14 步, 80s工具 +56%
被动配置审查4/6 问题, 8 步, 43s6/6 问题, 16 步, 75s问题 +50%, 工具 +100%
部署脚本审计6 个问题, 8 步, 52s9 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。

安装

Claude Code

# 方式一：添加 marketplace 后安装
claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

# 方式二：手动安装
git clone https://github.com/tanweai/pua.git ~/.claude/plugins/pua

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：

mkdir -p ~/.codex/skills/pua
curl -o ~/.codex/skills/pua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/codex/pua/SKILL.md
  
# 如果需要 /pua 指令的话
mkdir -p ~/.codex/prompts
curl -o ~/.codex/prompts/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/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

# 如果需要 /pua 指令的话
mkdir -p .agents/prompts
curl -o .agents/prompts/pua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/commands/pua.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

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

搭配使用

  • 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

贡献数据

上传你的 Claude Code / Codex CLI 对话记录（.jsonl），帮助我们改进 PUA Skill 的效果。

上传入口 →

上传的文件将用于 Benchmark 测试和消融实验（Ablation Study）分析，帮助量化不同 PUA 策略对 AI 调试行为的影响。

获取 .jsonl 文件：

# Claude Code
ls ~/.claude/projects/*/sessions/*.jsonl

# Codex CLI
ls ~/.codex/sessions/*.jsonl

License

MIT

Credits

由 探微安全实验室 出品 — making AI try harder, one PUA at a time.

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