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Description

第一性原理.skill — 用第一性原理澄清定义、识别关键假设并重构复杂问题。First Principles.skill — Clarify definitions, identify key assumptions, and redesign complex problems from first principles.

Installation

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README

**简体中文** | [English](./README_EN.md)

第一性原理.skill

*“当我们认为自己认识了一件事物的第一原因时,我们才说自己真正知道了它。”* — 亚里士多德,《形而上学》I.1

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE) [![Codex Skill](https://img.shields.io/badge/Codex-Skill-0169CC)](https://openai.com/codex) [![Claude Code](https://img.shields.io/badge/Claude%20Code-Skill-CC785C)](https://claude.ai/code) [![Nuwa](https://img.shields.io/badge/Made%20with-女娲.skill-orange)](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill) [![Type: Topic Skill](https://img.shields.io/badge/Type-Topic%20Skill-green)](#效果示例)


把复杂问题拆回事实、约束、假设和实验。 适合成本拆解、系统重构、抽象命题澄清、最小验证实验设计。 提炼 4 个核心心智模型、8 条决策启发式、6 个场景路由、经典案例与现代应用。

[看效果](#效果示例) · [安装](#安装) · [蒸馏了什么](#蒸馏了什么) · [调研来源](#调研来源) · [致谢](#致谢) · [许可证](#许可证)


效果示例

问:人类如何前往火星?

第一性原理 ❯ 先别从“太贵了”“太难了”或者现有航天工业怎么做开始。

            先把任务拆回几个不可回避的问题:
            - 怎样把足够的质量送出地球引力井?
            - 怎样在长途飞行里维持生命支持、能源和辐射防护?
            - 怎样在火星完成进入、下降与着陆?
            - 返程推进剂和补给,能不能在火星原位制造?
            - 哪些约束来自物理,哪些只是今天的工程路径太浪费?

            然后再往下问:
            - 火箭必须一次性使用吗?
            - 有多少质量其实不必都从地球带过去?
            - 哪些系统必须冗余,哪些只是旧设计习惯?
            - 真正昂贵的,是原材料,还是被一次性设计和补给链放大的系统成本?

            第一性原理不是先问“现在报价多少”,
            而是先把这件事重新定义成一个物理、工程和补给问题。

            成本当然重要,
            但它应该从任务架构里被推导出来,
            而不是在一开始就被当成唯一问题。

问:为什么电动车电池有机会继续大幅降价?

第一性原理 ❯ 因为第一性原理不会先从“汽车行业一直这么贵”开始想。

            它会往下拆到材料层:
            - 电池包里真正值钱的物质是什么?
            - 镍、钴、锂、石墨、铝这些原材料理论成本是多少?
            - 现在的高价里,有多少是制造工艺和供应链结构的问题?

            如果原材料本身没有那么贵,
            那问题就不该被定义成“电动车天生贵”,
            而该被定义成“怎样把制造路径逼近材料极限成本”。

            这就是典型的第一性原理:从分子和材料往上重建,而不是从行业定价往下接受。

问:AGI 什么时候会到来?

第一性原理 ❯ 先别急着预测年份,先定义你说的 AGI 是什么。

            如果 AGI 指:
            - 能在多数认知任务上接近人类平均水平
            - 能跨任务迁移
            - 能长期自主完成目标
            - 成本可以被社会大规模承受

            那这不是一个单点技术问题,而是能力、可靠性、工具使用、
            记忆、成本和部署边界共同收敛的问题。