斩获14.8k Star！专治AI智能体摆烂的开源Skill，把Claude Code逼成P8级卷王

智猩猩AI整理

编辑：没方

Claude Code、Cursor 等工具早已成为开发者日常的生产力外挂，它们能自动补全代码、调试 Bug、甚至一键生成完整功能模块，看似无所不能。

然而，当真正遇到复杂问题时，很多智能体却露出逃避本色，一句“我无法解决”、“这超出我的能力范围”，或者反复尝试相同无效方案，把锅甩给“环境问题”、“用户需求不清晰”，甚至直接进入被动等待模式。这种低能动性，常常让开发节奏被硬生生拖慢。

为此，今天要给大家介绍一个画风清奇的开源项目tanweai/pua，它独创性地借用中西大厂的PUA 话术，把 AI Coding Agent 直接打造成 P8 级高能动性工程师。它核心亮点在于用PUA 话术引擎 、L0–L4 压力升级机制以及阿里、字节、华为等13 种企业方法论智能路由，强制 AI 在放弃前穷尽所有可能方案，真正实现不敢摆烂、有能力不摆烂、主动不摆烂。目前，该项目在github上已收获 14.8k Stars。

• 项目链接：https://github.com/tanweai/pua

01 项目介绍

该项目是一个 AI Coding Agent 技能插件，用中西大厂 PUA 话术驱动 AI 穷尽所有方案才允许放弃。支持无缝接入Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、Kiro、CodeBuddy、OpenClaw、Google Antigravity、OpenCode 和 VSCode (GitHub Copilot)。

不同于简单的提示词魔改，它能系统化矫正智能体行为，核心机制非常清晰：

（1）用职场压力逼 AI 不敢放弃

项目内置一套失败等级加压系统（L0–L4），AI 越摆烂，语气越狠、要求越严。

• 第 1 次失败（L0 信任模式）：正常执行

• 第 2 次失败（L1 温和失望）：“你这个 bug 都解决不了，让我怎么给你打绩效？”，强制切换本质不同的全新方案。

• 第 3 次失败（L2 灵魂拷问）：“你的底层逻辑是什么？顶层设计在哪？抓手在哪？”，立即触发 WebSearch 和深度源码阅读。

• 第 4 次失败（L3 绩效复盘）：“慎重考虑决定给你 3.25。这个 3.25 是对你的激励。”，强制完成 7 项专业检查清单。

• 第 5 次及以上（L4 毕业警告）：“别的模型都能解决。你可能就要毕业了。”，直接开启拼命模式，死磕到底。

（2）给 AI 一套可落地的 “死磕方法论”

光施压不够，项目还内置了 13 种大厂风格扩展包，每一种都自带完整工作方法论，让 AI 不仅不想放弃，更有方法解决。

阿里：定目标→追过程→拿结果，配合复盘四步法；

字节：数据驱动、A/B Test everything，信奉速度大于完美；

华为：RCA 5-Why 根因分析，蓝军自攻击，压强集中突破；

腾讯：多方案并行，MVP 快速验证，灰度发布；

百度：搜索优先，简单可依赖；

拼多多：极致精简链路，最短决策链；

美团：做难而正确的事。效率优先，长期复利；

京东：结果导向，一线指挥，数据零容忍；

小米：专注、极致、口碑、快；

Netflix：人才密度高于规则，4A 反馈机制；

马斯克：质疑→删除→简化→加速→自动化；

乔布斯：做减法 > 做加法，像素级完美，DRI 负责制；

亚马逊：6 页备忘录文档制度，逆向工作法，单线程负责人机制。

（3）从被动应答，升级为主动排查、闭环验证

该项目最实用的地方是把 AI 从“问一句动一下”，改造成真正会自主干活的智能体。遇到报错会主动查看上下文、搜索同类问题、检查关联错误；修复 Bug 不仅修当前问题，还会扫描同类隐患；信息不足时先自己用工具查，不随便反问甩锅；任务完成自动验证结果、覆盖边界、汇报风险；调试失败也会清晰总结“我试了什么、排除了什么、定位到哪里”。

02 使用方法

（1）在 Claude Code 中安装

claude plugin marketplace add tanweai/pua

claude plugin install pua@pua-skills

（2）在Codex CLI 中安装

Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/.codex/INSTALL.md

（3）在 OpenClaw 中安装

# 通过 ClawHub 安装

clawhub install pua

# 或手动安装

mkdir -p ~/.openclaw/skills/pua

curl -o ~/.openclaw/skills/pua/SKILL.md \

  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md

（4）在OpenCode中安装

# 全局安装（所有项目可用）

mkdir -p ~/.config/opencode/skills/pua

curl -o ~/.config/opencode/skills/pua/SKILL.md \

  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/skills/pua/SKILL.md

03 总结

开发者在9个真实场景进行测试，结果显示该插件能显著提升 AI 的 Bug 修复数量、验证次数、工具调用频率以及隐藏问题发现能力。

如果你正因 AI 频繁甩锅、重复试错而头大，不妨立刻上手试试这个开源 Skill。它或许无法让 AI 一夜封神，却能实实在在激活潜能，把摆烂的智能体调教成高执行力的 “卷王” 助手。