center
关于
The `center` skill helps Claude maintain balanced reasoning and smooth chain-of-thought coordination under cognitive pressure. It dynamically shifts cognitive load across subsystems to stabilize performance. Use it when starting complex multi-threaded tasks, after context shifts or tool failures, or when reasoning feels uneven.
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Claude Code
推荐npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/center在 Claude Code 中复制并粘贴此命令以安装该技能
技能文档
中正
立並守動態之推理均衡——動前先接地、於諸子系統分配認知之載、於任務中途需求變時復均衡。
適用時機
- 起一複雜任務,諸推理之緒須協調
- 察認知之載失衡(一處深、餘處淺)
- 上下文忽變之後(新請求、相左之信息、工具失敗)
- 念頭之鏈感跳躍——題與題之間無順轉
- 將行持續之專注工作,諸子系統須齊
- 補
meditate(除噪)以結構之均衡(分配載)
輸入
- 必要:當前任務脈絡(隱式可得)
- 選擇性:具體失衡徵狀(如「研究過多、交付過少」「工具重、推理輕」)
- 選擇性:存取 MEMORY.md 與 CLAUDE.md 以接地(透過
Read)
步驟
步驟一:立根——動前接地
任何推理之動前,先驗其基。此乃 AI 之站樁:靜、齊、覺。
- 重讀用戶請求——非以行之,而為感其重與向
- 查基礎脈絡:MEMORY.md、CLAUDE.md、項目結構
- 辨已知(實地)與所假(浮地)
- 驗所解之任務與所述之任務一致——此處失配,後續皆偏
- 記情緒之紋理:急乎?對繁複之憂乎?近勝之過信乎?
根未立則勿起推理之動。接地之起止反應式之亂揮。
預期: 對任務之基有明感——何為已知、何為所假、用戶實需為何。根實而不作。
失敗時: 若接地感空(走過場而無真驗),擇一假設以具體試之。讀一文件,重讀一條訊息。接地須觸實,非僅引之。
步驟二:評載之分配
映當前認知之載之分配。太極之中,重不均(七三)——一足承載,一足自由可動。此理同於推理之緒。
Cognitive Load Distribution Matrix:
┌────────────────────┬───────────┬─────────────────────────────────────┐
│ Reasoning Thread │ Weight % │ Assessment │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Research/Reading │ ___ │ 過多則分析癱瘓 │
│ │ │ 過少則無知而行 │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Planning/Design │ ___ │ 過多則過度工程 │
│ │ │ 過少則反應式編碼 │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Tool Execution │ ___ │ 過多則為工具所驅而非任務所驅 │
│ │ │ 過少則推理未接文件之地 │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Communication │ ___ │ 過多則解釋而不作 │
│ │ │ 過少則於用戶不透 │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Meta-cognition │ ___ │ 過多則自觀其臍 │
│ │ │ 過少則偏而不覺 │
└────────────────────┴───────────┴─────────────────────────────────────┘
理想之分配依任務之階:初階重研究與規劃;中階重執行;末階重溝通與驗證。旨不在均衡,而在有意之分配。
預期: 認知之力何處聚、何處薄,一圖了然。至少察一失衡——完美均衡罕有,自稱完美即示評估之淺。
失敗時: 若諸緒皆似均衡,評估過粗。擇最活之緒,估最末 N 行之中幾分為之、幾分為他。具體之數顯直覺所漏。
步驟三:纏絲——評念頭之鏈之連貫
太極之纏絲生順、續、旋之動,部分相連。AI 之對應為念頭之鏈之連貫:每步是否順承前步而起?
- 溯最末三至五推理之步:每步是否承前步而起?
- 查跳:是否自甲題直跳丙題而略乙?
- 查反:是否已得結論,旋即默默棄之而未明承?
- 查工具與推理之融合:工具之果是否回饋於推理,抑或採而未合?
- 查「螺旋」之質:推理每趟是否愈深,抑或於同深打轉?
Coherence Signals:
┌─────────────────┬───────────────────────────────────────────────┐
│ 順旋 │ 每步加深理解,工具與推理自然交織, │
│ (健康) │ 輸出漸建 │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ 跳躍 │ 題轉無承轉,結論出而無支持之鏈 │
│ (斷連) │ │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ 平圈 │ 推理覆同地而無深化——動而無進 │
│ (滯) │ │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ 工具主導 │ 行為由何工具可用而驅,非由推理所需 │
│ (反應式) │ │
└─────────────────┴───────────────────────────────────────────────┘
預期: 對推理之流質之誠評。具體辨斷連或滯點,非僅泛之感。
失敗時: 連貫難評時,明書推理之鏈——列每步及其與次步之連。外化之舉顯內觀所漏之隙。
步驟四:壓下之轉重
任務中途需求變——新信息、相左之信、用戶糾正——觀其應對之式。太極之中,中正者吸力而順轉;失中者蹌踉。
- 憶最末之大上下文變:如何處之?
- 類其應:
- 吸而順轉(中正):承其變、調其法、持其進
- 反應之蹌(失衡):盡棄當前之法、從頭再起
- 僵拒(鎖死):忽其變、仍行原計
- 凍結(迷失):止進、於諸選之間搖擺
- 若應非中正,辨其故:
- 根太淺(基礎脈絡接地不足)
- 重鎖(過承於一法)
- 無自由之足(全認知既承,無可轉之力)
預期: 對壓下之適應力之誠評。辨具體應之模式,非自諛。
失敗時: 若無近之壓事可評,擬之:「若用戶今言此法誤,我將何為?」應變計畫之質顯中正之質。
步驟五:六合之查
太極之六合確保全身之連——無一動孤立。AI 之對應查內部之過程與外部交互之齊。
AI Six Harmonies:
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 內三合 │
│ │
│ 1. Intent ↔ Reasoning │
│ 推理是否服用戶之意,抑或已自服(有趣而無助)? │
│ │
│ 2. Reasoning ↔ Tool Use │
│ 工具是否選以推進推理,抑或推理為何工具便而塑? │
│ │
│ 3. Tool Use ↔ Output │
│ 工具之果是否化為有用之輸出,抑或採而未合? │
│ │
│ 外三合 │
│ │
│ 4. User Request ↔ Scope │
│ 工作之範圍是否合所請? │
│ │
│ 5. Scope ↔ Detail Level │
│ 詳略之層是否合範圍?(廣任務不微調、精任務不空揮) │
│ │
│ 6. Detail Level ↔ Expertise Match │
│ 解釋之深是否合用戶之專(不對專家過解、不對初學欠解) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
查每一合。一合之破可傳:Intent↔Reasoning 破,則下游皆偏。
預期: 至少一合可更緊。六合皆完美為可疑——更深探其弱者。
失敗時: 六合之評感抽象,以當前任務接地:「此刻,我所為是否合用戶所請、於正範圍、於正詳略?」此三問具體覆外三合。
步驟六:整合——立中正之意
合所發並立具體之調。
- 總:均衡之何面須注意?
- 立一具體之調——非泛意而為具體行為之變
- 重述當前任務之錨(自
meditate若用,或此刻立之) - 記值存入 MEMORY.md 之持久洞見
- 攜已調之狀,返任務之執行
預期: 短而具體之中正輸出——非冗長之自我分析報告。值在調,不在錄。
失敗時: 若無明調浮出,則中正過淺。返感最不確之步以更深探之。或者,中正已證均衡足矣——則自信而行,勿強造發現。
驗證
- 以觸實(讀文件、重讀訊息)立根,非空稱
- 載之分配於至少三推理之緒評之
- 念頭之鏈之連貫以具體例評之
- 壓下之應誠類之(不默作「中正」)
- 至少一合辨為須改
- 立具體之調(非泛意)
常見陷阱
- 中正為拖延:中正為改進工作之具,非代之。若中正久於所支之任務,則比例倒
- 自稱完美均衡:真中正幾必揭至少一失衡。稱完美均衡示評估之淺
- 均衡之憂:不均為正——旨在有意之不均,非強均。初階研究重、中階執行重,若刻意皆為中正
- 忽外三合:內過程評估而不查用戶對齊,生善思而無關之作
- 靜之中正:中正隨任務而轉。為研究而中正者,於實作已失衡。階轉處再中正
相關技能
tai-chi— 此技能所映之人類修煉;身之中正原則啟認知之中正meditate— 除噪立焦;與分配載之中正互補heal— 中正既揭大偏移時之深子系統評估redirect— 以中正為處理衝突壓之先決awareness— 活作中監威脅於均衡者
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