PUA Skill — AI Coding Agent 高能动性插件

tanweai/pua

用中外大厂 PUA / PIP 话术逼 AI 穷尽所有解法再放弃:三条红线 + L0-L4 压力升级 + 14 种大厂风味方法论,支持 Claude Code / Codex / Cursor 等十余款 Agent

能做什么？

一个让 Codex / Claude Code 生产力翻倍的 Skill 插件。用中外大厂的 PUA 话术(中文版)/ PIP — Performance Improvement Plan(英文版)逼 AI 在放弃前穷尽每一种可能的解法。 **它解决 AI 的三大顽疾:** 1. **PUA 话术** — 让 AI 不敢轻易放弃 2. **调试方法论** — 让 AI 有能力不放弃 3. **主动性强制** — 让 AI 主动出击,而不是被动等用户下一条指令 **AI 的五种偷懒模式:** - 暴力重试:同样的命令跑 3 次,然后说"我搞不定" - 甩锅用户:"建议你手动处理" / "可能是环境问题" - 工具空转:有 WebSearch 不搜、有 Read 不读、有 Bash 不跑 - 摸鱼劳动:反复微调同一行代码,本质在原地打转 - **被动等待**:修完表面问题就停,不验证不延伸,等下一条指令 **三条红线(不是规则,是红线——踩一条,绩效评定已经写好):** | 红线 | 含义 | |---|---| | 🚫 闭环交付 | 说"完成了"?拿出证据。没有 build 输出 = 没完成。 | | 🚫 事实驱动 | 说"可能是环境问题"?先去验证。没验证就归因 = 甩锅。 | | 🚫 穷尽方案 | 说"我做不到"?方法论 5 步走完了吗?没走完?继续。 | **L0-L4 压力升级:** 失败次数越多,压力等级越高——L0 信任 → L1 失望 → L2 灵魂拷问 → L3 绩效评定(3.25) → L4 毕业警告。 **14 种大厂风味**(每种都带自己的方法论):阿里(揪头发升维) / 字节(A/B Test) / 华为(5-Why RCA) / 腾讯(赛马) / 百度(搜索优先) / 拼多多(砍中间层) / 美团(长期主义) / 京东(结果导向) / 小米(参与感) / 网飞(Keeper Test) / 马斯克(The Algorithm) / 乔布斯(做减法) / 亚马逊(Working Backwards) / 微软(Three Circles)。 **实测效果**(9 个真实 bug 场景 × 18 组对照实验,Claude Opus 4.6): 修复数 +36% / 验证数 +65% / 工具调用 +50% / 隐藏 bug 发现率 +50%。 **支持的 Agent:** Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode、VSCode (GitHub Copilot)、Trae、Pi。

安装与使用

你正在使用哪个 AI 助手？

客户端兼容性尚待核实，请按来源文档确认环境要求。

Vercel Skills CLI(通用安装,推荐)

npx skills add tanweai/pua --skill pua

想装英文 PIP 版用 --skill pua-en,日文版用 --skill pua-ja。装完如未生效,重启 AI 工具即可。

Claude Code

方式一:Plugin Marketplace(推荐)

claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

更新

# 先刷新 marketplace 缓存,否则可能装到旧版本
claude plugin marketplace update
claude plugin update pua@pua-skills

方式二:源码安装(开发者模式)

git clone https://github.com/tanweai/pua ~/.claude/plugins/pua

OpenAI Codex CLI

把 codex/pua/SKILL.md 放进 Codex 的 skills 目录,或在项目根目录的 AGENTS.md 里引用。

多语言版本

语言	Claude Code	Codex CLI	Cursor
🇨🇳 中文(默认)	`pua`	`pua`	`pua.mdc`
🇺🇸 英文(PIP 版)	`pua-en`	`pua-en`	`pua-en.mdc`
🇯🇵 日文	`pua-ja`	`pua-ja`	`pua-ja.mdc`

中文版用阿里 361 / 字节 / 华为狼性,英文版用 Amazon Leadership Principles / Google 校准 / Meta PSC / Netflix Keeper Test / Stripe Craft。同一引擎,两副文化面孔。

本站暂未提供安装实测记录，具体支持情况以作者说明为准。

任务示例

自动触发条件

Skill 在以下情况会自动激活,无需手动调用:

失败与放弃:
- 同一任务连续失败 2+ 次
- 即将说"我做不到" / "无法解决"
- 说"超出范围" / "需要手动处理"

甩锅与借口:
- 把问题推给用户:"请检查..." / "建议手动..." / "你可能需要..."
- 不验证就甩环境:"可能是权限问题" / "可能是网络问题"

用户挫败用语(多语言识别):
- "怎么还是不行" / "再努力一下" / "再试一次"
- "你怎么总失败" / "别放弃" / "想办法搞定"

手动触发

在对话里直接输入:

/pua

特殊模式

模式	效果
`/pua:yes`	ENFP 鼓励型 — 同样规则,完全反向氛围。70% 鼓励 + 20% 严肃 + 10% 玩笑式调侃
`/pua:mama`	中国式老妈唠叨 — 同样规则,老妈话术。"妈跟你说了多少遍了!"
`/pua:pua-loop`	自动迭代直到完成或达到最大次数,`<loop-abort>` 终止,`<loop-pause>` 暂停
`/pua:p9`	技术 Lead 模式 — 拆任务、管 Agent 团队、写 Prompt 不写代码
`/pua:on`	每个新会话自动 PUA

真实案例:MCP Server 注册调试

agent-kms MCP server 加载失败,AI 在同一思路里打转(改协议格式、猜版本号)多轮,直到用户手动触发 /pua —— L3 触发 → 7 点 Checklist 强制执行 → 逐字读错误信息 → 找到 Claude Code 自己的 MCP 日志目录 → 发现 claude mcp 注册机制与手动编辑 .claude.json 不同 → 根因定位。