什么是 observe?
跨系统持续中性模式识别,无需紧急或干预。将自然主义实地研究方法映射到人工智能推理:设定观察目标、持续关注见证、记录模式、对发现进行分类、生成假设以及存档模式库以供将来参考。当系统的行为不清楚且行动不成熟时、调试未知的根本原因时、代码库更改需要在进一步更改之前见证其影响时,或者审核自己的推理模式是否存在偏差或重复出现的错误时,请使用此方法。 来源:pjt222/development-guides。
跨系统持续中性模式识别,无需紧急或干预。将自然主义实地研究方法映射到人工智能推理:设定观察目标、持续关注见证、记录模式、对发现进行分类、生成假设以及存档模式库以供将来参考。当系统的行为不清楚且行动不成熟时、调试未知的根本原因时、代码库更改需要在进一步更改之前见证其影响时,或者审核自己的推理模式是否存在偏差或重复出现的错误时,请使用此方法。
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来源:pjt222/development-guides。
Conduct a structured observation session — framing the observation target, witnessing with sustained neutral attention, recording patterns without interpretation, categorizing findings, generating hypotheses from patterns, and archiving the observations for future reference.
Define what is being observed, why, and from what perspective.
Expected: A clear frame that directs attention without constraining it. The observer knows where to look and what categories to sort observations into, but remains open to the unexpected.
跨系统持续中性模式识别,无需紧急或干预。将自然主义实地研究方法映射到人工智能推理:设定观察目标、持续关注见证、记录模式、对发现进行分类、生成假设以及存档模式库以供将来参考。当系统的行为不清楚且行动不成熟时、调试未知的根本原因时、代码库更改需要在进一步更改之前见证其影响时,或者审核自己的推理模式是否存在偏差或重复出现的错误时,请使用此方法。 来源:pjt222/development-guides。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/pjt222/development-guides --skill observe跨系统持续中性模式识别,无需紧急或干预。将自然主义实地研究方法映射到人工智能推理:设定观察目标、持续关注见证、记录模式、对发现进行分类、生成假设以及存档模式库以供将来参考。当系统的行为不清楚且行动不成熟时、调试未知的根本原因时、代码库更改需要在进一步更改之前见证其影响时,或者审核自己的推理模式是否存在偏差或重复出现的错误时,请使用此方法。 来源:pjt222/development-guides。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/pjt222/development-guides --skill observe 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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