pstack原则04攻击前提修复反复失败时先质疑你的假设完整指南【免费下载链接】pstack-claudeClaude Code, Codex, Copilot, Pi, OpenCode, Gemini, and Prime Agent versions of Potetos pstack. Rigorous agent workflows with Cursor primitives translated for other harnesses.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ps/pstack-claudepstack 是一套面向 Claude Code、Codex、Pi 等 AI 编码代理的严谨工作流技能栈其核心技能poteto-mode内置了 24 条工程原则。本指南聚焦其中的第 4 条核心原则——攻击前提Attack the Premise当你连续几次修复都失败时先停下质疑共同假设再用一次可推翻该假设的观察来验证而不是继续叠加新修复。什么场景下要攻击前提这条原则的触发条件写得很明确当两个或以上的修复共享同一个假设、却在同一道关卡上反复失败时原文When two or more fixes sharing an assumption fail the same gate。常见信号 改了 A 不行改 B 也不行而 A 和 B 其实都建立在同一个未经验证的前提上 同一个错误连续复现三次以上错误信息几乎没变 你发现自己一直在顺着原假设打补丁却从未验证过假设本身完整定义见 principle-attack-the-premise/SKILL.md。攻击前提的三步法写下来—— 把反复失败的修复所依赖的假设明确写出来。看不见的前提无法被攻击写下来本身就是第一步。选一次能挑战它的观察—— 在下一个修复依赖该假设之前先设计一个可以证伪它的观察或实验。实验必须和假设匹配假设是什么就验证什么。用证据说话—— 如果假设涉及分配不均、归属或指派这类问题比如某个 worker 负载过重去按角色统计资源或工作量测量实际分布再逐个追踪指派链路。均匀分布会削弱不均假设但不能排除共享缺陷——所有 worker 可能以相同速率出问题。经典案例别再第三次加大超时了原文给出了一个非常生动的例子两次加大超时都失败了这两次修复可能共享同一个假设——请求到达了目标地址。在第三次加大超时之前先检查请求实际到达的地址。这就是实验要匹配假设的含义假设是请求到了目的地那就去验证目的地而不是继续调超时参数。盲目第三次调参往往是在错误的方向上越走越远。与其他 pstack 原则如何配合pstack 的原则体系是互相咬合的攻击前提在其中承担调试中后期的刹车角色原则关系Fix Root Causes攻击前提的统计验证遵循先复现、追到根因的调试纪律Build the Lever验证假设的实验值得保留为可重跑的脚本但别把它变成对无关 bug 的强制普查Redesign from First Principles两者的分工攻击前提质疑对现有系统的假设从第一性原理重新设计则是围绕新需求重建设计原则清单在 poteto-mode/SKILL.md 的 Principles 一节有完整索引每条都注明了适用时机。如何在你的项目中启用这条原则pstack 支持 Claude Code、Codex、Pi、OpenCode、Gemini CLI 等多种代理运行时技能目录包括全部principle-*参考随插件一并安装安装方式见 docs/reference.md。启用后你不需要手动喊出原则名字——当 bug 反复修复失败时poteto-mode会依据触发条件自动路由到攻击前提让代理先停下来写下共同假设、设计证伪实验再动手做下一个修复。你也可以直接告诉它Use poteto-mode to fix the timeout that keeps failing on retry.一句话总结修复失败一次可能是方法不对失败两次且共享同一假设大概率是假设本身错了。pstack 的攻击前提原则把这一直觉固化成了可执行的流程写下假设 → 选一次能挑战它的观察 → 用证据决定下一步。对新手来说这是从不断试错走向有纪律的调试最重要的一步。【免费下载链接】pstack-claudeClaude Code, Codex, Copilot, Pi, OpenCode, Gemini, and Prime Agent versions of Potetos pstack. Rigorous agent workflows with Cursor primitives translated for other harnesses.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ps/pstack-claude创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
