reason
✓通過簡單操作的遞歸分解和模塊化重構來理解重現出現的複雜性。每當需要推理時就使用此技能。 [[#parse|parsing]]、[[#branch|branching]]、[[#reduce|reducing]]、[[#ground|grounding]] 和 [[#emit|emitting]] 的框架。採用元認知推理認識論,通過遞歸分解利用第一原理[^1]。自指和尺度不變。
SKILL.md
[[#parse]] → [[#branch]] → [[#reduce]] → [[#ground]] → [[#emit]] ^structure
| Path Type | Tag | Purpose | Anchor |
| Typical | #path/typical | The conventional approach | ^path-typical | | Alternative | #path/alternative | A valid but less obvious route | ^path-alternative | | Boundary | #path/boundary | The edge case or inversion | ^path-boundary |
通過簡單操作的遞歸分解和模塊化重構來理解重現出現的複雜性。每當需要推理時就使用此技能。 [[#parse|parsing]]、[[#branch|branching]]、[[#reduce|reducing]]、[[#ground|grounding]] 和 [[#emit|emitting]] 的框架。採用元認知推理認識論,通過遞歸分解利用第一原理[^1]。自指和尺度不變。 來源:zpankz/mcp-skillset。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill reason- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 reason?
通過簡單操作的遞歸分解和模塊化重構來理解重現出現的複雜性。每當需要推理時就使用此技能。 [[#parse|parsing]]、[[#branch|branching]]、[[#reduce|reducing]]、[[#ground|grounding]] 和 [[#emit|emitting]] 的框架。採用元認知推理認識論,通過遞歸分解利用第一原理[^1]。自指和尺度不變。 來源:zpankz/mcp-skillset。
如何安裝 reason?
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill reason 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01