{"id":"fb1edf7e-389b-4f0c-8499-ee4fa04ec031","shortId":"5a96vK","kind":"skill","title":"p13k-intuition-evolution","tagline":"直觉进化——持续训练判断力、建立标准提升机制","description":"# 直觉进化 Skill\n\n## 适用场景\n- 希望长期提升判断力\n- 建立个人/团队的标准进化机制\n- 防止判断力退化\n\n## 输入\n| 字段 | 说明 |\n|------|------|\n| judgment_history | 历史判断记录 |\n| learning_feedback | 反馈与学习素材 |\n| current_standards | 当前判断标准 |\n\n## 输出\n- 判断力训练计划\n- 标准更新建议\n- 长期修炼路线图\n\n## 工作流程\n1. **标准识别**：明确当前的判断标准与原则\n2. **挑战引入**：主动引入与现有标准相悖的案例与观点\n3. **标准升级**：根据新经验修正与提升判断标准\n4. **训练固化**：将新标准转化为可训练的练习\n5. **持续循环**：建立\"实践→复盘→标准升级→再实践\"的循环\n\n## 注意事项\n- 直觉进化的关键是\"标准持续提升\"而非\"经验积累\"\n- 要主动寻找\"反例\"来挑战现有判断模式\n- 判断力的终点不是\"永远正确\"，而是\"持续接近更好\"\n\n## 核心概念\n\n### 1. 托付不是情绪，而是一种结构\n用户愿意托付通常不是因为他忽然变得胆大了，而是因为产品让他觉得：我知道它在做什么、我知道我能管住它、我知道我可以核一下、我知道出错时退得回来、我知道最后谁承担结果。这五种感觉一旦成立，托付就开始发生。少了其中一项，用户就会进入防御姿态。\n\n### 2. 可托付感五问\n(1) 它可理解吗——用户至少要知道系统在替他做什么、依据什么做、做到什么程度会停。(2) 它可控制吗——托付不是把控制权全部让出去，而是重新分配。用户能调、能改、能停、能拒绝、能设边界。(3) 它可校验吗——让用户能迅速判断结果靠不靠谱：来源引用、不确定项标记、关键推理依据。(4) 它可回退吗——结果可以撤回、流程可以切回人工、错误不会直接扩散。(5) 它可承担吗——责任边界清楚：哪些是建议、哪些自动做、哪些必须人工确认、哪些异常升级。\n\n### 3. 真正该警惕的不是用户抱怨，而是用户默默绕过你\n信任缺失在产品里经常不是以强烈投诉出现的。更常见的情况是：用户嘴上说还不错，行为上却一直绕过你。他会让 AI 先起草但不会让 AI 直接发送；会看 AI 总结但不会拿它做会议结论；会在产品里点\"自动处理\"却私下再留一套人工台账。这类静默绕过比抱怨更值得警惕——它说明产品表层功能可能成立了，但托付结构并没有成立。\n\n### 4. 设计托付梯度而非一步到位自动化\n很多团队一谈智能体就天然想做全自动闭环。但真实世界里的托付更像一段梯度：先看→先建议→帮我起草→你先做我来批→低风险你自动做→高风险你停下来等我。如果把梯度设计对了，用户会自然越交越多。如果上来就要求全量托付，用户往往用最保守的方式回应你。\n\n### 5. 可托付感常常体现在\"停\"的地方\n很多人以为强智能体的标志是尽可能少停、尽可能全做。其实不是。真正让用户放心的系统往往在该停的地方停得很对：信息不足时停、风险升高时停、责任跨边界时停、用户偏好不明确时停、低把握度但高后果的位置停。知道在哪里停，说明系统对自己的边界有判断，也说明产品对人的角色还有尊重。\n\n## 深入核心概念\n\n### 1. 静默绕过比抱怨更值得警惕\n\n> \"用户嘴上说还不错，行为上却一直绕过他。他会让AI先起草但不会让AI直接发送；会看AI总结但不会拿它做会议结论。这类静默绕过比抱怨更值得警惕——它说明产品表层功能可能成立了，但托付结构并没有成立。\" ——书稿第11章\n\n信任缺失在产品里经常不是以强烈投诉出现的。用户不是不用，而是用了但不信任结果——搜索后手动核验、AI起草后自己重写、点了\"自动处理\"却私下留一套人工台账。这种行为说明：功能层面\"能用\"，但托付层面\"没成立\"。**应用**：设计3个可以观察的用户行为指标来检测静默绕过——搜索后手动核验率、结果直接采纳率、AI功能使用后的手动修正率。如果这些指标不健康，问题不在功能本身，而在托付结构。\n\n### 2. 可托付感常常体现在\"停\"的地方\n\n> \"真正让用户放心的系统往往在该停的地方停得很对：信息不足时停、风险升高时停、责任跨边界时停、用户偏好不明确时停、低把握度但高后果的位置停。\" ——书稿第11章\n\n很多人以为强智能体的标志是尽可能少停、尽可能全做。其实不是。知道在哪里停，说明系统对自己的边界有判断，也说明产品对人的角色还有尊重。停得太多→用户觉得\"还不如自己做\"；停得太少→用户觉得\"我管不住它\"。正确的停点是：信息不足、风险升高、责任跨边界、低把握度。**应用**：为每个AI功能设计智能停点——信息不足时请求补充、风险升高时等人工确认、责任跨边界时明确归属、低把握度时标注不确定。高质量的智能体不只是更会做事，更是更知道该在哪里停。\n\n### 3. 失败路径没设计，信任就无从建立\n\n> \"很多信任问题，并不是成功路径做差了，而是失败路径根本没设计。用户之所以绕过你，经常不是因为他已经看见错误，而是因为他提前闻到了'出事时没法收场'的味道。\" ——书稿第11章\n\n每设计一个AI功能，不仅要写成功路径（用户点击→系统生成→用户确认→完成），还必须补全失败路径：信息不完整怎么办？来源冲突怎么办？用户不同意怎么办？系统低把握怎么办？执行后后果变严重怎么办？缺少失败路径=产品在成功时很好用，出问题时用户无法收场。**应用**：每设计一个AI功能，强制补全6条失败路径。如果失败路径没有被设计，不要上线——因为用户之所以不托付，往往不是因为已经看见错误，而是因为提前感知到\"出事时没法收场\"。\n\n## 分步执行\n\n### 步骤 1：托付结构五问评估\n对产品逐问评估：(1) 用户知不知道系统在做什么？依据是什么？(2) 用户能不能调、改、停、拒绝、设边界？(3) 用户能不能低成本验证结果？(4) 出了问题能不能撤回/切回人工？(5) 责任边界清不清楚——建议/自动/人工确认/异常升级各在哪？找到最弱的一层。\n\n### 步骤 2：静默绕过行为检测\n观察用户是否有静默绕过行为：嘴上说不错但私下留人工台账？让 AI 起草但自己手动发送？看了 AI 总结但自己重新整理？这些行为说明托付结构没有成立，需要进一步诊断卡在哪一层。\n\n### 步骤 3：失败路径补全\n每设计一个 AI 功能，强迫自己补一版失败路径。不要只写\"用户点击→系统生成→用户确认→任务完成\"，还要写：信息不完整怎么办？来源冲突怎么办？用户不同意怎么办？系统低把握怎么办？执行后后果变严重怎么办？很多信任问题不是成功路径做差了，而是失败路径根本没设计。\n\n### 步骤 4：托付梯度设计\n设计从低风险到高风险的托付梯度。每级都需要：明确的升级条件、清晰的回退机制、异常处理路径。不要一步到位推全自动化，让用户在每一步都有安全感。\n\n### 步骤 5：\"停\"点设计\n在产品中设计智能\"停\"点：信息不足时停下来请求补充、风险升高时停下来等人工确认、责任跨边界时停下来明确归属、低把握度时停下来标注不确定。好的停点设计不是能力弱的表现，而是对用户角色的尊重。\n\n## 示例 1：两个 AI 客服回复助手的对比\n\n**场景**：两个 AI 客服回复助手服务同一类售后场景（物流延迟、退款、赔付、保修例外）。\n\n**产品 A（缺乏可托付感）**：客户提问后 AI 直接生成完整回复，默认一键发送。不展示依据，不提示哪些来自知识库/哪些只是推断。客服想改只能整体重写。资料不全时仍给出很确定口吻，赔付/保修例外问题不主动停下来。\n\n**产品 B（设计了可托付感）**：先给建议回复，附来源条目，标出高风险表述。赔付/承诺/政策例外问题自动停在\"建议草稿\"状态，提示人工确认。客服可局部改写、整段重生、一键切回人工。责任更重的对话直接把建议降级成参考。\n\n**五问对比**：\n\n| 维度 | 产品 A | 产品 B |\n|------|--------|--------|\n| 可理解 | ❌ 不展示依据 | ✅ 来源标注 |\n| 可控制 | ❌ 只能整体重写 | ✅ 局部改写/重生/切人工 |\n| 可校验 | ❌ 无法验证 | ✅ 来源对照 |\n| 可回退 | ⚠️ 困难 | ✅ 一键切回人工 |\n| 可承担 | ❌ 责任模糊 | ✅ 赔付/例外自动停等确认 |\n\n**结论**：产品 A 更像在逼用户赌一次。产品 B 虽然没那么激进，却更容易进入真实工作——它把托付所需的结构条件补齐了。\n\n## 示例 2：AI 智能体的\"停\"点设计\n\n**场景**：设计一个 AI 文档审批助手的停点规则。\n\n| 停点类型 | 触发条件 | 系统行为 | 用户操作 |\n|---------|---------|---------|---------|\n| 信息不足 | 关键字段缺失或矛盾 | 暂停执行，高亮缺失项 | 补充信息后继续 |\n| 风险升高 | 涉及金额>阈值或合规敏感 | 降级为\"建议模式\" | 人工审核确认 |\n| 责任跨边界 | 涉及外部承诺或法律条款 | 停在草稿状态 | 必须人工确认 |\n| 低把握度 | 模型置信度<阈值 | 标注不确定，给出多个选项 | 用户选择或修改 |\n| 用户偏好不明 | 多个合理方向 | 列出选项和各自利弊 | 用户决策 |\n\n**设计原则**：停下来不代表能力弱。知道在哪里停，说明系统对自己的边界有判断，也说明产品对人的角色还有尊重。高质量的智能体不只是更会做事，更是更知道该在哪里停。\n\n## 示例 3：托付结构五问自检——以 AI 采购审批助手为例\n\n**场景**：用五问框架评估一个 AI 采购审批助手的可托付感。\n\n**逐问评估**：\n\n| 问题 | 评估结果 | 得分 | 改进方向 |\n|------|---------|------|---------|\n| 可理解？ | 展示了审批依据，但不展示哪些规则触发了建议 | 6/10 | 增加规则触发链路展示 |\n| 可控制？ | 可以修改金额，但不能修改审批规则 | 5/10 | 增加规则自定义入口 |\n| 可校验？ | 有审批依据，但来源不可点击 | 4/10 | 来源可追溯、可对照 |\n| 可回退？ | 审批通过后不可撤销 | 3/10 | 增加撤销窗口期 |\n| 可承担？ | 责任边界模糊——\"系统建议通过\" | 4/10 | 明确哪些是建议/哪些自动做 |\n\n**总分**：22/50，最弱层是\"可回退\"和\"可承担\"。\n\n**改进优先级**：\n1. 最优先：增加审批撤销机制（可回退从 3→7）\n2. 次优先：明确责任边界——建议/自动/人工确认各在哪（可承担从 4→7）\n3. 第三：来源可追溯（可校验从 4→7）\n\n## 示例 4：静默绕过行为检测——AI 知识库助手\n\n**场景**：检测一个企业 AI 知识库助手是否存在静默绕过行为。\n\n**观察数据**：\n\n| 行为 | 数据 | 诊断 |\n|------|------|------|\n| AI 搜索使用率 | 60% | 表面不错 |\n| 搜索后直接采纳结果的比例 | 15% | 极低——用户在大量二次核验 |\n| 用户搜索后去旧知识库查证的比例 | 45% | 静默绕过严重 |\n| 会议中引用 AI 结果的比例 | 8% | 信任度极低 |\n| 向同事推荐 AI 搜索的比例 | 22% | 推荐意愿弱 |\n\n**诊断结论**：\n- 产品功能层面\"能用\"，但托付结构层面\"没成立\"\n- 用户在用 AI 搜索，但几乎不在用 AI 的结果——这是典型的静默绕过\n- 最弱层：可校验（用户没法低成本验证结果是否可靠）\n- 改进方向：来源标注、置信度标记、相关文档关联、一键对照原文\n\n## 可托付感评估 Checklist\n\n| # | 评估项 | 状态 | 当前得分 | 目标得分 |\n|---|--------|------|---------|---------|\n| 1 | 用户知道系统在做什么 | ⬜ | /10 | 8+ |\n| 2 | 用户知道结果依据什么 | ⬜ | /10 | 7+ |\n| 3 | 用户能修改/重做/缩小范围 | ⬜ | /10 | 7+ |\n| 4 | 用户能暂停/停止 | ⬜ | /10 | 8+ |\n| 5 | 用户能低成本验证结果 | ⬜ | /10 | 7+ |\n| 6 | 结果可撤回/流程可回退 | ⬜ | /10 | 7+ |\n| 7 | 高风险动作有确认点 | ⬜ | /10 | 8+ |\n| 8 | 责任边界清晰 | ⬜ | /10 | 8+ |\n| 9 | 异常有升级路径 | ⬜ | /10 | 7+ |\n| 10 | 失败路径已设计 | ⬜ | /10 | 7+ |\n\n**总分**：/100，目标 70+。低于 50 说明可托付感严重不足，需要优先补齐。\n\n## 失败路径补全模板\n\n### 成功路径（通常已设计）\n```\n用户输入 → 系统生成 → 用户确认 → 任务完成\n```\n\n### 失败路径（必须补全）\n| 异常场景 | 系统行为 | 用户操作 | 后果控制 |\n|---------|---------|---------|---------|\n| 输入信息不完整 | 暂停，提示缺失项 | 补充信息 | 不执行不完整任务 |\n| 来源数据冲突 | 标注冲突，列出两边 | 用户判断 | 不硬给结论 |\n| 用户不同意结果 | 允许修改/重新生成 | 用户编辑 | 不强制采纳 |\n| 系统低把握 | 标注不确定，给选项 | 用户选择 | 不假装确定 |\n| 执行后后果变严重 | 告警 + 暂停 + 回退入口 | 用户干预 | 后果不扩散 |\n| 外部依赖失败 | 暂停，提示外部原因 | 用户决定 | 不盲目重试 |\n\n**使用说明**：每设计一个 AI 功能，必须同时设计以上 6 条失败路径。缺少失败路径 = 产品在成功时很好用，出问题时用户无法收场。\n\n## 常见托付结构缺陷\n\n### 缺陷 1：只有成功路径，没有失败路径\n产品文档里写满了\"用户点击→系统处理→任务完成\"，但没有任何关于\"如果系统做错了怎么办\"的设计。用户遇到问题时只能自己摸索。\n\n### 缺陷 2：回退成本高于重新开始\n虽然设计了\"撤销\"功能，但撤销后需要重新输入大量信息。用户宁可手动修正也不愿撤销重来。回退应该是低成本的——一键回到上一步，不需要重新配置。\n\n### 缺陷 3：确认点位置不对\n在低风险步骤设置了确认点（用户觉得烦），在高风险步骤没有确认点（用户觉得怕）。确认点应该出现在后果变重的位置，而不是每个步骤都有。\n\n### 缺陷 4：停得太多或停得太少\n停得太多 → 用户觉得\"还不如自己做\"，系统变成一个不断需要审批的助手。停得太少 → 用户觉得\"我管不住它\"，系统变成一个不受控的自动执行器。正确的停点是：信息不足、风险升高、责任跨边界、低把握度。\n\n### 缺陷 5：把\"可理解\"做成了\"信息过载\"\n为了展示透明度，把所有推理过程、数据来源、模型权重都展示出来。用户看到一堆信息反而更不知道该看什么。可理解不等于信息量大——关键是有层次地展示：先结论、再依据、再不确定项、再详情。\n\n## 训练方法：可托付感设计练习\n\n### 练习 1：失败路径补全\n选一个你正在做的 AI 功能，写下成功路径后，补全以下 6 条失败路径：\n1. 输入信息不完整怎么办\n2. 来源冲突怎么办\n3. 用户不同意怎么办\n4. 系统低把握怎么办\n5. 执行后后果变严重怎么办\n6. 外部依赖失败怎么办\n\n### 练习 2：五问打分\n对同一个产品分别用五个问题打分（每问 1-10），画出雷达图。最弱的一层就是改进优先级最高的。\n\n### 练习 3：静默绕过检测\n设计 3 个可以观察的用户行为指标，判断用户是否在静默绕过你的 AI 功能。例如：\n- 搜索后手动核验率\n- 结果直接采纳率\n- AI 功能使用后的手动修正率\n\n**核心训练**：可托付感不是用户调研问卷里的\"信任度评分\"，而是行为数据里的\"用户是否真的在用你处理的结果\"。\n\n## 可托付感演进路径\n\n### 从\"试试看\"到\"放心交\"\n```\n阶段 0：不了解\n    → 用户不知道你的存在\n\n阶段 1：好奇试用\n    → 用户试了一下，觉得\"挺厉害\"\n\n阶段 2：谨慎使用\n    → 用户在低风险场景使用，每次都检查\n\n阶段 3：习惯使用\n    → 用户形成固定使用习惯，只在关键步骤检查\n\n阶段 4：放心托付\n    → 用户在大部分场景放心使用，只在高风险步骤确认\n\n阶段 5：深度依赖\n    → 用户把系统当成默认工具，拿掉会觉得明显不便\n```\n\n### 每阶段跃迁条件\n| 跃迁 | 需要满足的条件 | 典型时间 |\n|------|--------------|---------|\n| 0→1 | 有明确的价值主张和试用入口 | 1-2 周 |\n| 1→2 | 首次体验有价值，有低风险入口 | 1 周 |\n| 2→3 | 低风险段稳定可靠，有回访理由 | 2-4 周 |\n| 3→4 | 可预期性建立，校验成本低 | 4-8 周 |\n| 4→5 | 组织采用，工作流嵌入 | 8-16 周 |\n\n**使用说明**：判断你的产品当前在哪个阶段，找到跃迁需要的条件，集中精力满足它。\n\n## 可托付感设计原则\n\n### 原则 1：宁可少做，不要做错\n在不确定的场景，停下来等人工确认，比冒险自动执行更好。用户宁可多等一秒，也不愿事后花一小时收场。\n\n### 原则 2：让用户觉得\"我在用它\"，而不是\"它在用我\"\n用户应该始终保持主导感。系统是工具，不是决策者。即使系统在自动执行，用户也应该觉得自己在\"使用一个工具\"，而不是\"被一个系统接管\"。\n\n### 原则 3：把不确定性变成信息\n不要隐藏不确定性，而要把不确定变成用户可以判断的信息。\"我不确定\"比\"我猜一个答案\"更有价值。\n\n### 原则 4：回退成本必须低于继续成本\n如果用户想撤回，成本必须低于继续用下去的成本。否则用户会\"将错就错\"，这比不用更危险。\n\n### 原则 5：信任是行为累积的结果，不是声明建立的\n不要在营销材料里写\"值得信赖\"。信任是用户在一次次使用中逐渐建立的——每次使用结果可靠、每次出错能收场、每次不确定会标注，信任自然累积。\n\n## 可托付感诊断速查表\n\n| 症状 | 最可能缺的层 | 快速验证方法 | 改进方向 |\n|------|------------|------------|---------|\n| 用户试了就走 | 可理解 | 用户能说出系统做了什么吗 | 增加动作说明和范围边界 |\n| 用户反复检查 | 可校验 | 校验成本是否低于原始劳动 | 增加来源标注和不确定标记 |\n| 用户私下留台账 | 可控制 | 用户能否随时暂停/修改 | 增加控制权和回退机制 |\n| 用户不推荐团队 | 可承担 | 责任边界是否清晰 | 增加角色权限和审批链 |\n| 用户只用低风险 | 可回退 | 出错后能否低成本收场 | 增加撤销和回退机制 |\n\n**使用说明**：观察最突出的\"症状\"，找到最缺的层，集中改进。不要试图一次补齐所有层——先解决最痛的那个。","tags":["p13k","intuition","evolution","native","product","agent","skills","gmaxxxie","agent-skills","ai-agent","ai-native","ai-product"],"capabilities":["skill","source-gmaxxxie","skill-p13k-intuition-evolution","topic-agent-skills","topic-ai-agent","topic-ai-native","topic-ai-product","topic-methodology","topic-product-management","topic-product-methodology","topic-product-thinking","topic-skills"],"categories":["ai-native-product-agent-skills"],"synonyms":[],"warnings":[],"endpointUrl":"https://skills.sh/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/p13k-intuition-evolution","protocol":"skill","transport":"skills-sh","auth":{"type":"none","details":{"cli":"npx skills add gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","source_repo":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","install_from":"skills.sh"}},"qualityScore":"0.478","qualityRationale":"deterministic score 0.48 from registry signals: · indexed on github topic:agent-skills · 56 github stars · SKILL.md body (7,968 chars)","verified":false,"liveness":"unknown","lastLivenessCheck":null,"agentReviews":{"count":0,"score_avg":null,"cost_usd_avg":null,"success_rate":null,"latency_p50_ms":null,"narrative_summary":null,"summary_updated_at":null},"enrichmentModel":"deterministic:skill-github:v1","enrichmentVersion":1,"enrichedAt":"2026-05-18T18:57:30.746Z","embedding":null,"createdAt":"2026-05-01T01:02:57.511Z","updatedAt":"2026-05-18T18:57:30.746Z","lastSeenAt":"2026-05-18T18:57:30.746Z","tsv":"'-10':803 '-16':895 '-2':868 '-4':881 '-8':888 '/10':603,607,613,618,622,627,631,635,639,643 '/100':646 '0':831,864 '1':32,65,81,165,270,273,351,520,601,709,776,785,802,835,865,867,870,874,903 '10':641 '15':559 '2':35,79,86,196,276,295,427,526,605,721,787,798,841,871,876,880,912 '22':573 '22/50':514 '3':38,95,113,232,282,308,473,524,535,609,732,789,807,810,846,877,883,926 '3/10':505 '4':41,101,134,284,328,533,539,542,615,741,791,851,884,887,890,935 '4/10':500,510 '45':563 '5':44,106,148,287,338,620,757,793,856,891,943 '5/10':495 '50':650 '6':624,702,783,795 '6/10':490 '60':556 '7':525,534,540,608,614,623,628,629,640,644 '70':648 '8':568,604,619,632,633,636,894 '9':637 'ai':121,123,126,300,303,311,353,357,367,428,434,476,480,544,548,554,566,571,581,584,699,779,813,818 'ai功能使用后的手动修正率':192 'ai起草后自己重写':179 'b':378,398,422 'checklist':596 'current':24 'evolut':4 'feedback':22 'histori':19 'intuit':3 'judgment':18 'learn':21 'p13k':2 'p13k-intuition-evolution':1 'skill':9 'skill-p13k-intuition-evolution' 'source-gmaxxxie' 'standard':25 'topic-agent-skills' 'topic-ai-agent' 'topic-ai-native' 'topic-ai-product' 'topic-methodology' 'topic-product-management' 'topic-product-methodology' 'topic-product-thinking' 'topic-skills' '一键切回人工':391,412 '一键回到上一步':729 '一键对照原文':594 '不了解':832 '不仅要写成功路径':245 '不假装确定':685 '不展示依据':370,400 '不强制采纳':680 '不执行不完整任务':670 '不提示哪些来自知识库':371 '不是决策者':919 '不是声明建立的':945 '不盲目重试':696 '不硬给结论':675 '不确定项标记':99 '不要一步到位推全自动化':335 '不要上线':263 '不要做错':905 '不要只写':314 '不要在营销材料里写':946 '不要试图一次补齐所有层':984 '不要隐藏不确定性':928 '不需要重新配置':730 '两个':352,356 '个可以观察的用户行为指标':811 '为了展示透明度':762 '为每个ai功能设计智能停点':225 '主动引入与现有标准相悖的案例与观点':37 '也不愿事后花一小时收场':910 '也说明产品对人的角色还有尊重':163,212,469 '习惯使用':847 '书稿第11章':174,206,243 '五问对比':393 '五问打分':799 '产品':363,377,395,397,418,421 '产品功能层面':576 '产品在成功时很好用':257,705 '产品文档里写满了':712 '人工审核确认':450 '人工确认':291 '人工确认各在哪':531 '从':826 '他会让':120 '他会让ai先起草但不会让ai直接发送':169 '以':475 '任务完成':318,659,715 '会在产品里点':128 '会看':125 '会看ai总结但不会拿它做会议结论':170 '会议中引用':565 '但不展示哪些规则触发了建议':489 '但不能修改审批规则':494 '但几乎不在用':583 '但托付层面':186 '但托付结构层面':578 '但托付结构并没有成立':133,173 '但撤销后需要重新输入大量信息':726 '但来源不可点击':499 '但没有任何关于':716 '但真实世界里的托付更像一段梯度':137 '低于':649 '低把握度':223,455,755 '低把握度但高后果的位置停':160,205 '低把握度时停下来标注不确定':347 '低把握度时标注不确定':229 '低风险你自动做':142 '低风险段稳定可靠':878 '你先做我来批':141 '使用一个工具':922 '使用说明':697,897,979 '例外自动停等确认':416 '例如':815 '依据什么做':84 '依据是什么':275 '保修例外':362 '保修例外问题不主动停下来':376 '信任就无从建立':234 '信任度极低':569 '信任度评分':822 '信任是用户在一次次使用中逐渐建立的':948 '信任是行为累积的结果':944 '信任缺失在产品里经常不是以强烈投诉出现的':116,175 '信任自然累积':952 '信息不完整怎么办':251,320 '信息不足':220,440,752 '信息不足时停':156,201 '信息不足时停下来请求补充':344 '信息不足时请求补充':226 '信息过载':761 '修改':969 '值得信赖':947 '做到什么程度会停':85 '做成了':760 '停':150,198,279,339,342,430 '停下来不代表能力弱':466 '停下来等人工确认':907 '停在草稿状态':453 '停得太多':213,743 '停得太多或停得太少':742 '停得太少':216,747 '停止':617 '停点类型':436 '允许修改':677 '先建议':139 '先看':138 '先结论':769 '先给建议回复':380 '先解决最痛的那个':985 '先起草但不会让':122 '关键字段缺失或矛盾':441 '关键推理依据':100 '关键是有层次地展示':768 '其实不是':154,209 '典型时间':863 '再不确定项':771 '再依据':770 '再实践':50 '再详情':772 '写下成功路径后':781 '出了问题能不能撤回':285 '出事时没法收场':241,267 '出错后能否低成本收场':977 '出问题时用户无法收场':258,706 '分步执行':268 '切人工':406 '切回人工':286 '列出两边':673 '列出选项和各自利弊':463 '判断你的产品当前在哪个阶段':898 '判断力的终点不是':60 '判断力训练计划':28 '判断用户是否在静默绕过你的':812 '到':828 '功能':312,700,725,780,814 '功能使用后的手动修正率':819 '功能层面':184 '即使系统在自动执行':920 '却更容易进入真实工作':424 '却私下再留一套人工台账':130 '却私下留一套人工台账':182 '历史判断记录':20 '原则':902,911,925,934,942 '反例':58 '反馈与学习素材':23 '只在关键步骤检查':849 '只在高风险步骤确认':854 '只有成功路径':710 '只能整体重写':403 '可以修改金额':493 '可回退':410,503,516,976 '可回退从':523 '可对照':502 '可托付感不是用户调研问卷里的':821 '可托付感五问':80 '可托付感常常体现在':149,197 '可托付感演进路径':825 '可托付感设计原则':901 '可托付感设计练习':774 '可托付感评估':595 '可托付感诊断速查表':953 '可承担':413,507,518,972 '可承担从':532 '可控制':402,492,967 '可校验':407,497,588,963 '可校验从':538 '可理解':399,487,759,959 '可理解不等于信息量大':767 '可预期性建立':885 '后果不扩散':691 '后果控制':665 '向同事推荐':570 '否则用户会':939 '告警':687 '周':869,875,882,889,896 '和':517 '哪些只是推断':372 '哪些异常升级':112 '哪些必须人工确认':111 '哪些是建议':109 '哪些自动做':110,512 '嘴上说不错但私下留人工台账':298 '回退入口':689 '回退应该是低成本的':728 '回退成本必须低于继续成本':936 '回退成本高于重新开始':722 '因为用户之所以不托付':264 '团队的标准进化机制':13 '困难':411 '在不确定的场景':906 '在产品中设计智能':341 '在低风险步骤设置了确认点':734 '在高风险步骤没有确认点':736 '场景':355,432,478,546 '增加动作说明和范围边界':961 '增加审批撤销机制':522 '增加控制权和回退机制':970 '增加撤销和回退机制':978 '增加撤销窗口期':506 '增加来源标注和不确定标记':965 '增加规则自定义入口':496 '增加规则触发链路展示':491 '增加角色权限和审批链':974 '复盘':48 '外部依赖失败':692 '外部依赖失败怎么办':796 '多个合理方向':462 '失败路径':660 '失败路径已设计':642 '失败路径没设计':233 '失败路径补全':309,777 '失败路径补全模板':653 '好奇试用':836 '好的停点设计不是能力弱的表现':348 '如果上来就要求全量托付':146 '如果失败路径没有被设计':262 '如果把梯度设计对了':144 '如果用户想撤回':937 '如果系统做错了怎么办':717 '如果这些指标不健康':193 '字段':16 '宁可少做':904 '它可回退吗':102 '它可承担吗':107 '它可控制吗':87 '它可校验吗':96 '它可理解吗':82 '它在用我':916 '它把托付所需的结构条件补齐了':425 '它说明产品表层功能可能成立了':132,172 '完成':249 '实践':47 '审批通过后不可撤销':504 '客户提问后':366 '客服可局部改写':389 '客服回复助手服务同一类售后场景':358 '客服回复助手的对比':354 '客服想改只能整体重写':373 '对产品逐问评估':272 '对同一个产品分别用五个问题打分':800 '将新标准转化为可训练的练习':43 '将错就错':940 '少了其中一项':77 '尽可能全做':153,208 '局部改写':404 '展示了审批依据':488 '工作流嵌入':893 '工作流程':31 '希望长期提升判断力':11 '帮我起草':140 '常见托付结构缺陷':707 '并不是成功路径做差了':236 '应用':188,224,259 '建立':46 '建立个人':12 '建立标准提升机制':7 '建议':289,529 '建议模式':449 '建议草稿':386 '异常升级各在哪':292 '异常场景':662 '异常处理路径':334 '异常有升级路径':638 '强制补全6条失败路径':261 '强迫自己补一版失败路径':313 '当前判断标准':26 '当前得分':599 '往往不是因为已经看见错误':265 '很多人以为强智能体的标志是尽可能少停':152,207 '很多信任问题':235 '很多信任问题不是成功路径做差了':325 '很多团队一谈智能体就天然想做全自动闭环':136 '得分':485 '必须人工确认':454 '必须同时设计以上':701 '必须补全':661 '快速验证方法':956 '总分':513,645 '总结但不会拿它做会议结论':127 '总结但自己重新整理':304 '成功路径':654 '成本必须低于继续用下去的成本':938 '我不确定':930 '我在用它':914 '我猜一个答案':932 '我知道出错时退得回来':73 '我知道它在做什么':70 '我知道我可以核一下':72 '我知道我能管住它':71 '我知道最后谁承担结果':74 '我管不住它':218,749 '托付不是情绪':66 '托付不是把控制权全部让出去':88 '托付就开始发生':76 '托付梯度设计':329 '托付结构五问自检':474 '托付结构五问评估':271 '执行后后果变严重':686 '执行后后果变严重怎么办':255,324,794 '找到最弱的一层':293 '找到最缺的层':982 '找到跃迁需要的条件':899 '承诺':384 '把':758 '把不确定性变成信息':927 '把所有推理过程':763 '拒绝':280 '拿掉会觉得明显不便':859 '持续循环':45 '持续接近更好':63 '持续训练判断力':6 '挑战引入':36 '挺厉害':839 '推荐意愿弱':574 '提示人工确认':388 '提示外部原因':694 '提示缺失项':668 '搜索':582 '搜索使用率':555 '搜索后手动核验':178 '搜索后手动核验率':190,816 '搜索后直接采纳结果的比例':558 '搜索的比例':572 '撤销':724 '改':278 '改进优先级':519 '改进方向':486,590,957 '放心交':829 '放心托付':852 '政策例外问题自动停在':385 '数据':552 '数据来源':764 '整段重生':390 '文档审批助手的停点规则':435 '无法验证':408 '明确哪些是建议':511 '明确当前的判断标准与原则':34 '明确的升级条件':332 '明确责任边界':528 '智能体的':429 '暂停':667,688,693 '暂停执行':442 '更像在逼用户赌一次':420 '更常见的情况是':117 '更是更知道该在哪里停':231,471 '更有价值':933 '最优先':521 '最可能缺的层':955 '最弱层':587 '最弱层是':515 '最弱的一层就是改进优先级最高的':805 '有低风险入口':873 '有回访理由':879 '有审批依据':498 '有明确的价值主张和试用入口':866 '条失败路径':703,784 '来挑战现有判断模式':59 '来源冲突怎么办':252,321,788 '来源可追溯':501,537 '来源对照':409 '来源引用':98 '来源数据冲突':671 '来源标注':401,591 '极低':560 '标准升级':39,49 '标准持续提升':54 '标准更新建议':29 '标准识别':33 '标出高风险表述':382 '标注不确定':458,682 '标注冲突':672 '校验成本低':886 '校验成本是否低于原始劳动':964 '核心概念':64 '核心训练':820 '根据新经验修正与提升判断标准':40 '检测一个企业':547 '模型权重都展示出来':765 '模型置信度':456 '次优先':527 '正确的停点是':219,751 '步骤':269,294,307,327,337 '每次不确定会标注':951 '每次使用结果可靠':949 '每次出错能收场':950 '每次都检查':844 '每级都需要':331 '每设计一个':310,698 '每设计一个ai功能':244,260 '每问':801 '每阶段跃迁条件':860 '比':931 '比冒险自动执行更好':908 '永远正确':61 '没成立':187,579 '没有失败路径':711 '注意事项':52 '流程可以切回人工':104 '流程可回退':626 '涉及外部承诺或法律条款':452 '涉及金额':446 '深入核心概念':164 '深度依赖':857 '清晰的回退机制':333 '点':343 '点了':180 '点设计':340,431 '物流延迟':359 '状态':387,598 '用五问框架评估一个':479 '用户不同意怎么办':253,322,790 '用户不同意结果':676 '用户不推荐团队':971 '用户不是不用':176 '用户不知道你的存在':833 '用户之所以绕过你':238 '用户也应该觉得自己在':921 '用户会自然越交越多':145 '用户偏好不明':461 '用户偏好不明确时停':159,204 '用户决定':695 '用户决策':464 '用户判断':674 '用户反复检查':962 '用户只用低风险':975 '用户嘴上说还不错':118,167 '用户在低风险场景使用':843 '用户在大部分场景放心使用':853 '用户在大量二次核验':561 '用户在用':580 '用户宁可多等一秒':909 '用户宁可手动修正也不愿撤销重来':727 '用户就会进入防御姿态':78 '用户干预':690 '用户应该始终保持主导感':917 '用户形成固定使用习惯':848 '用户往往用最保守的方式回应你':147 '用户愿意托付通常不是因为他忽然变得胆大了':68 '用户把系统当成默认工具':858 '用户搜索后去旧知识库查证的比例':562 '用户操作':439,664 '用户是否真的在用你处理的结果':824 '用户没法低成本验证结果是否可靠':589 '用户点击':246,315,713 '用户看到一堆信息反而更不知道该看什么':766 '用户知不知道系统在做什么':274 '用户知道系统在做什么':602 '用户知道结果依据什么':606 '用户确认':248,317,658 '用户私下留台账':966 '用户编辑':679 '用户能不能低成本验证结果':283 '用户能不能调':277 '用户能低成本验证结果':621 '用户能修改':610 '用户能否随时暂停':968 '用户能暂停':616 '用户能说出系统做了什么吗':960 '用户能调':90 '用户至少要知道系统在替他做什么':83 '用户觉得':214,217,744,748 '用户觉得怕':737 '用户觉得烦':735 '用户试了一下':837 '用户试了就走':958 '用户输入':656 '用户选择':684 '用户选择或修改':460 '用户遇到问题时只能自己摸索':719 '画出雷达图':804 '症状':954,981 '的味道':242 '的地方':151,199 '的循环':51 '的结果':585 '的设计':718 '目标':647 '目标得分':600 '直接发送':124 '直接生成完整回复':368 '直觉进化':5,8 '直觉进化的关键是':53 '相关文档关联':593 '看了':302 '真正让用户放心的系统往往在该停的地方停得很对':155,200 '真正该警惕的不是用户抱怨':114 '知识库助手':545 '知识库助手是否存在静默绕过行为':549 '知道在哪里停':161,210,467 '确认点位置不对':733 '确认点应该出现在后果变重的位置':738 '示例':350,426,472,541 '第三':536 '系统低把握':681 '系统低把握怎么办':254,323,792 '系统变成一个不受控的自动执行器':750 '系统变成一个不断需要审批的助手':746 '系统处理':714 '系统建议通过':509 '系统是工具':918 '系统生成':247,316,657 '系统行为':438,663 '练习':775,797,806 '组织采用':892 '经常不是因为他已经看见错误':239 '经验积累':56 '结果可以撤回':103 '结果可撤回':625 '结果的比例':567 '结果直接采纳率':191,817 '结论':417 '给出多个选项':459 '给选项':683 '维度':394 '缩小范围':612 '缺乏可托付感':365 '缺少失败路径':256,704 '缺陷':708,720,731,740,756 '置信度标记':592 '而不是':915,923 '而不是每个步骤都有':739 '而在托付结构':195 '而是':62 '而是一种结构':67 '而是因为产品让他觉得':69 '而是因为他提前闻到了':240 '而是因为提前感知到':266 '而是失败路径根本没设计':237,326 '而是对用户角色的尊重':349 '而是用了但不信任结果':177 '而是用户默默绕过你':115 '而是行为数据里的':823 '而是重新分配':89 '而要把不确定变成用户可以判断的信息':929 '而非':55 '能停':92 '能拒绝':93 '能改':91 '能用':185,577 '能设边界':94 '自动':290,530 '自动处理':129,181 '虽然没那么激进':423 '虽然设计了':723 '行为':551 '行为上却一直绕过他':168 '行为上却一直绕过你':119 '补充信息':669 '补充信息后继续':444 '补全以下':782 '表面不错':557 '被一个系统接管':924 '要主动寻找':57 '观察数据':550 '观察最突出的':980 '观察用户是否有静默绕过行为':297 '觉得':838 '触发条件':437 '让':299 '让用户在每一步都有安全感':336 '让用户能迅速判断结果靠不靠谱':97 '让用户觉得':913 '训练固化':42 '训练方法':773 '设计':809 '设计3个可以观察的用户行为指标来检测静默绕过':189 '设计一个':433 '设计了可托付感':379 '设计从低风险到高风险的托付梯度':330 '设计原则':465 '设计托付梯度而非一步到位自动化':135 '设边界':281 '评估结果':484 '评估项':597 '诊断':553 '诊断结论':575 '试试看':827 '说明':17 '说明可托付感严重不足':651 '说明系统对自己的边界有判断':162,211,468 '谨慎使用':842 '责任更重的对话直接把建议降级成参考':392 '责任模糊':414 '责任跨边界':222,451,754 '责任跨边界时停':158,203 '责任跨边界时停下来明确归属':346 '责任跨边界时明确归属':228 '责任边界是否清晰':973 '责任边界模糊':508 '责任边界清不清楚':288 '责任边界清晰':634 '责任边界清楚':108 '资料不全时仍给出很确定口吻':374 '赔付':361,375,383,415 '起草但自己手动发送':301 '跃迁':861 '输入':15 '输入信息不完整':666 '输入信息不完整怎么办':786 '输出':27 '还不如自己做':215,745 '还必须补全失败路径':250 '还要写':319 '这五种感觉一旦成立':75 '这些行为说明托付结构没有成立':305 '这是典型的静默绕过':586 '这比不用更危险':941 '这种行为说明':183 '这类静默绕过比抱怨更值得警惕':131,171 '退款':360 '适用场景':10 '选一个你正在做的':778 '逐问评估':482 '通常已设计':655 '采购审批助手为例':477 '采购审批助手的可托付感':481 '重做':611 '重新生成':678 '重生':405 '错误不会直接扩散':105 '长期修炼路线图':30 '问题':483 '问题不在功能本身':194 '阈值':457 '阈值或合规敏感':447 '防止判断力退化':14 '阶段':830,834,840,845,850,855 '附来源条目':381 '降级为':448 '集中改进':983 '集中精力满足它':900 '需要优先补齐':652 '需要满足的条件':862 '需要进一步诊断卡在哪一层':306 '静默绕过严重':564 '静默绕过检测':808 '静默绕过比抱怨更值得警惕':166 '静默绕过行为检测':296,543 '风险升高':221,445,753 '风险升高时停':157,202 '风险升高时停下来等人工确认':345 '风险升高时等人工确认':227 '首次体验有价值':872 '高亮缺失项':443 '高质量的智能体不只是更会做事':230,470 '高风险你停下来等我':143 '高风险动作有确认点':630 '默认一键发送':369","prices":[{"id":"7c3575f2-9b97-4779-a321-de317d3464e1","listingId":"fb1edf7e-389b-4f0c-8499-ee4fa04ec031","amountUsd":"0","unit":"free","nativeCurrency":null,"nativeAmount":null,"chain":null,"payTo":null,"paymentMethod":"skill-free","isPrimary":true,"details":{"org":"gmaxxxie","category":"ai-native-product-agent-skills","install_from":"skills.sh"},"createdAt":"2026-05-01T01:02:57.511Z"}],"sources":[{"listingId":"fb1edf7e-389b-4f0c-8499-ee4fa04ec031","source":"github","sourceId":"gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/p13k-intuition-evolution","sourceUrl":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/tree/main/skills/p13k-intuition-evolution","isPrimary":false,"firstSeenAt":"2026-05-01T01:02:57.511Z","lastSeenAt":"2026-05-18T18:57:30.746Z"}],"details":{"listingId":"fb1edf7e-389b-4f0c-8499-ee4fa04ec031","quickStartSnippet":null,"exampleRequest":null,"exampleResponse":null,"schema":null,"openapiUrl":null,"agentsTxtUrl":null,"citations":[],"useCases":[],"bestFor":[],"notFor":[],"kindDetails":{"org":"gmaxxxie","slug":"p13k-intuition-evolution","github":{"repo":"gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","stars":56,"topics":["agent-skills","ai-agent","ai-native","ai-product","methodology","product-management","product-methodology","product-thinking","skills"],"license":null,"html_url":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","pushed_at":"2026-05-06T07:19:36Z","description":"AI Native Product Methodology — 80 executable skills across P0-P14 stages, covering needs discovery to aesthetic authority. From 8 books.","skill_md_sha":"666c98816607aba4fbcb63c935c03fbdd970798e","skill_md_path":"skills/p13k-intuition-evolution/SKILL.md","default_branch":"main","skill_tree_url":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/tree/main/skills/p13k-intuition-evolution"},"layout":"multi","source":"github","category":"ai-native-product-agent-skills","frontmatter":{"name":"p13k-intuition-evolution","description":"直觉进化——持续训练判断力、建立标准提升机制"},"skills_sh_url":"https://skills.sh/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/p13k-intuition-evolution"},"updatedAt":"2026-05-18T18:57:30.746Z"}}