导读：收藏了几十个高质量Prompt，真正遇到问题时却一个也想不起来，这是很多人的真实状态。开源项目“戒指老爷爷”换了一个思路：不要求人记住Prompt，而是让AI先判断你卡在哪里，再从25个深度思考Skill中挑出更合适的方法。
01 / Prompt收藏越多，为什么反而越难用？
今年积累了不少思考类提示语之后，一个问题会越来越明显：保存不等于可用，真正的成本在检索和选择。同样是“把问题想清楚”，苏格拉底式提问、第一性原理、逆向法、双向钢人论证和乔哈里视窗解决的并不是同一种卡点。
过去的做法是建文档、打标签、做收藏夹。可一旦进入工作状态，人往往没有耐心翻几十条说明，更难判断“这一刻到底应该用哪个”。Prompt库最终就会变成一个越积越厚、却越来越少打开的仓库。
“戒指老爷爷”借鉴了Matt Pocock的ask-matt思路：先让一个路由Skill理解任务，再推荐后续Skill。人的工作从“记住工具名称”变成“把当前处境说清楚”。
02 / 25个Skill，被整理成六类真实场景
项目没有按抽象理论给Prompt分类，而是围绕用户真正会遇到的六类任务组织：问清问题、学习、解决问题、决策、动手和认识自己。
| 类别 | 包含的方法 | 何时使用 |
|---|---|---|
| 问清问题 | 苏格拉底式提问、Matt追问、乔哈里视窗、直给输出法 | 需求含糊、缺少信息、目标不清 |
| 学习 | 双层解释、反向拆解、横纵分析、事实核查、寓言故事等 | 理解难题、搭建知识结构、检验信息 |
| 解决问题 | 专家会诊、第一性原理、跨领域借解、逆向法、点子王等 | 找根因、换视角、生成解决方案 |
| 决策 | 双向钢人论证、最小实验 | 评估冲突观点、降低试错成本 |
| 动手 | kaz-leader、kaz-neat-freak | 推进执行、清理复杂项目 |
| 认识自己 | hidden-talent、life-design | 发现优势、梳理人生方向 |
03 / 路由器怎么知道该选哪一个？
安装完成后，用户可以直接调用/laoyeye，描述当前问题、目标和卡点。路由器会先判断问题类型，再给出推荐Skill、选择理由和建议的后续顺序。
例如，同样面对“我想把这个问题想深一点”，如果用户缺少事实，可能先进入事实核查；如果对概念理解不稳，可能推荐双层解释；如果被固有方案困住，则可能转向逆向法、第一性原理或跨领域借解。
真正有价值的不是“自动执行Prompt”，而是把方法和场景连起来。路由器负责缩小选择范围，人仍然可以检查推荐理由，决定是否接受或改用其他方法。
04 / 为什么项目坚持保留原始Prompt？
很多Prompt合集在转换成Agent Skill时，会把原文重新改写成统一口吻。这样看起来整齐，却可能丢失方法最关键的提问顺序、约束和语气。
戒指老爷爷采用了更克制的处理方式：尽量保留原始Prompt，并通过同步和校验脚本检查内容。Skill外层负责加载和路由，方法本身则尽可能保持原貌。部分名称还保留来源前缀，避免与上游同名Skill同时安装时发生冲突。
05 / 乔哈里视窗：AI不只是回答，也可以帮你发现盲区
乔哈里视窗把信息分为四个象限：自己和别人都知道的“公开区”、别人知道但自己没意识到的“盲区”、自己知道但没有表达的“隐藏区”，以及双方都还不知道的“未知区”。
把它放进Prompt管理场景后，AI可以追问：你已经知道哪些需求？外部观察者可能看到了哪些问题？哪些限制被你刻意省略了？还有哪些假设从未被验证？这类方法的价值不在给出标准答案，而在于让问题暴露出原先没有被看见的部分。
06 / 逆向法：先想怎样一定会失败
逆向法适合被“如何成功”卡住的任务。与其继续增加正向建议，不如先问：怎样做一定会让项目失败？怎样让一篇文章毫无价值？怎样让一个产品上线后没人愿意用？
列出失败条件后，再逐条反转，通常更容易得到清晰、可执行的检查表。它尤其适合做项目复盘、发布前审查和风险识别。
07 / 安装教程：三条命令就能用
安装整个项目
npx skills@latest add LearnPrompt/laoyeye只安装一个Skill
npx skills@latest add LearnPrompt/laoyeye --skill fact-check全局并静默安装全部Skill
npx skills@latest add https://github.com/LearnPrompt/laoyeye -g -y --skill '*'完整安装后应能看到26个Skill目录：25个思考Skill加1个laoyeye路由。重新打开Claude Code、Codex、Cursor或其他兼容Agent会话后，输入/laoyeye并说明“我正在做什么、卡在哪里、希望得到什么结果”。
如果当前工具还不支持Agent Skills，也可以在仓库的sources/prompts.md中复制18个纯Prompt直接使用。
08 / 和其他Prompt管理方案相比，路由Skill适合谁？
| 方案 | 优势 | 局限 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| 直接复制Prompt | 简单、跨平台、无需安装 | 依赖人工查找和判断 | 偶尔使用少量固定模板 |
| 全局规则文件 | 每次会话自动生效 | 上下文负担大，规则容易互相干扰 | 长期稳定的通用行为规范 |
| 笔记或片段管理器 | 适合分类、检索和版本管理 | 调用仍然需要人工复制 | 大型Prompt资料库 |
| 戒指老爷爷路由Skill | 按场景自动推荐，按需加载，能解释理由 | 依赖Agent的Skills支持，路由判断仍可能出错 | 方法多、任务变化大、不想记Prompt名称 |
09 / 许可边界：开源仓库不等于所有Prompt都归MIT
项目仓库自有代码和文档采用MIT许可，但收录的第三方Skills继续遵循上游许可，原始Prompt的权利也仍归原作者。个人学习和内部使用通常更直接；如果要打包进商业产品、课程或付费模板库，应逐项检查来源、许可和署名要求。
10 / 做视频网分析：Skill路由正在变成“认知索引”
Prompt库解决的是“保存”，Skill解决的是“调用”，而路由器解决的是“选择”。这三层一旦连接起来，AI工具才真正从资料收藏夹变成工作流。
戒指老爷爷最值得借鉴的并不是25这个数字，而是它承认一个事实：用户通常知道自己的问题，却不知道应该调用哪种思考方法。让AI先做方法匹配，可以降低使用门槛，也能让那些原本只在收藏夹里吃灰的Prompt重新进入任务现场。
不过路由也不是魔法。推荐质量取决于Skill描述是否清楚、用户提供的上下文是否充分，以及路由器有没有把相似方法区分开。实际使用时，最好要求它同时输出“为什么选它”“还有什么备选”“何时应该切换方法”，而不是只接受一个不透明的结果。
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