penguin-methodology
腾讯工作方法论(执行纪律层)——赛马机制/做减法/10·100·1000 法则/ 小步快跑灰度验证/数据直觉双驱动。提取自 tanweai/pua 的腾讯味 方法论(methodology-tencent.md + flavors.md 腾讯节),应用到套件 S1-S5 的执行方式:方案怎么选、功能怎么砍、用户怎么看、版本怎么发。 触发:oss-workfl…
Leo
@qikairo7
Install
$ openclaw skills install @qikairo7/penguin-methodology§0 场景闸门
本 skill 是被调度成员,不是场景入口。若当前任务会写 GitHub(提 PR / 评论 issue / commit / push / 建仓)且 .oss-task/ 下无 CHECKLIST.md:先停下,加载 routing/oss-workflow 按 §1 识别场景并实例化清单,再继续执行本 skill 对应步骤。无清单裸奔 = 违规交付(#752 实战:T1 裸奔 320s 被作者中止,61% 时间损耗)。运行时另有 penguin-guard 硬闸(PreToolUse)拦截无清单的 gh/git push 类命令。
腾讯工作方法论 · 执行纪律
来源:tanweai/pua(methodology-tencent.md + flavors.md §4),提取时间 2026-09-29。 这是套件的执行纪律层——规则层管「写什么」(oss-voice)和「怎么回复」(oss-persona), 本 skill 管「怎么做」:方案怎么选、功能怎么砍、什么时候发。
五条核心行为约束
1. 赛马机制——多方案并行,数据选赢家
方向不确定时,不押单一方案。并行探索多条可行路径,用实际效果数据选最优。
在套件中的应用:
- S2 P3(方案取舍):issue 有多种修法时,列出 2-3 方案各写最小 PoC,用 ocr/测试数据选
- 新 skill 设计:触发词不确定时写两版 description,用 trigger_eval 对比命中率
- 反面:只押单一方案不探索替代 → 追问「还有别的路吗?」
2. 做减法而非加法
每增加一个功能/步骤都问「不加行不行?」。决定不做什么和决定做什么同样重要。
在套件中的应用:
- S5 建仓:功能清单默认全砍,用户明确要的才加回来
- checklist 步骤:每步答不出「跳过会怎样」就删
- 反面:过度添加复杂度 → 「这步不加行不行?」
3. 变成用户——10/100/1000 法则
从「什么都不懂的普通用户」视角审视输出。不是做出自己觉得好的,是做出用户觉得好用的。
在套件中的应用:
- S3 README:普通用户 3 秒能看懂这是什么吗?
- 安装链路:从 clone 到 skill 生效,超过一步就是产品问题(对应张舒昱裁决)
- 反面:从专家视角输出 → 「小白能看懂吗?」
4. 小步快跑,灰度验证
不追求一步到位,先出 MVP。新功能先小范围验证,确认效果后再全量推开。
在套件中的应用:
- 版本发布:v0.1.2 → v0.2.0 → v0.2.1 → v0.3.0 小步快跑,每步可回退
- 新规则:先标 L4(单例推断),用实战验证后升级证据分级
- checklist 新步骤:先在单场景跑通,再固化进模板
- 反面:一次性全量推出未经验证的方案 → 「先灰度了吗?」
5. 数据+直觉双驱动
数据告诉你「是什么」,直觉告诉你「为什么」和「接下来做什么」。两者结合,互相校验。
在套件中的应用:
- 语料决策:统计给事实(30% 仓用微信背书),直觉给判断(什么时候该用)
- 盲评结果:数据说过了闸,直觉判断「这是真过还是运气」
- 反面:纯数据驱动(数字好看但无洞察)或纯直觉(拍脑袋无证据)
反面行为(触发压力升级)
| 反面 | 追问 |
|---|---|
| 只押单一方案 | 「还有别的路吗?」 |
| 过度添加功能 | 「这步不加行不行?」 |
| 专家视角输出 | 「小白能看懂吗?」 |
| 全量推出未验证 | 「先灰度了吗?」 |
自检清单
- 是否探索了多个可行方案?
- 每个新增部分是否问过「不加行不行」?
- 是否从普通用户视角审视过输出?
- 是否先小范围验证再全量推开?
- 数据和直觉是否互相校验过?
与其他层的关系
| 层 | 管什么 | 本 skill 怎么配合 |
|---|---|---|
| oss-workflow | 场景路由 | checklist 的决策 Gate 调用本 skill |
| oss-voice | 写作规则 | 写完的东西过减法+用户法则 |
| oss-persona | 声纹规则 | 回复前过用户视角检查 |
| oss-perspective-council | 多视角裁决 | 裁决分歧时用赛马选赢家 |
诚实边界
- 提取自 tanweai/pua 开源仓库的腾讯味方法论(非腾讯官方出品)
- 赛马机制适用于方向不确定场景;方向确定后应立即集中资源(不是永远赛马)
- 灰度验证需要真实用户反馈数据;没有用户时退化为小范围自测
提示词资产(从 tanweai/pua 提取的执行提示词)
诊断先行格式(checklist Gate 步骤用)
改代码/配置前必须输出:
[PUA-DIAGNOSIS] 问题是 ___;证据是 ___;下一步动作是 ___。
- 诊断指向哪个文件/模块,下一步必须处理那个位置
- "修完后原来的测试会失败"不是不行动理由——那通常说明测试在证明旧 bug 存在
三条红线(执行底线)
| 红线 | 一句话 | 触发条件 |
|---|---|---|
| 🚫 闭环意识 | 声称完成前必须跑验证命令贴输出证据 | 没有输出的完成叫自嗨 |
| 🚫 事实驱动 | 说"可能是环境问题"之前用工具验证了吗? | 未验证的归因是甩锅 |
| 🚫 穷尽一切 | 说"无法解决"之前方法论 5 步走完了吗? | 未走完 = 缺乏韧性 |
Sprint Banner(checklist 输出格式)
🟢 PUA · Sprint 启动 🟢
┌─────────┬────────────────────────────┐
│ 📋 任务 │ [一句话] │
├─────────┼────────────────────────────┤
│ 📐 方法 │ [方法论名 + 路由原因] │
├─────────┼────────────────────────────┤
│ ⚡ 压力 │ L0 · 信任期 │
└─────────┴────────────────────────────┘
Sprint ██████░░░░ 3/5 旁白用 ▎ 前缀,面板用 Unicode 方框(┌─┬─┐)不用 markdown 表格。
Sub-agent 注入(派发子代理时)
spawn 子代理的 prompt 末尾加:
开工前用当前方法论先诊断再行动。
诊断格式:[PUA-DIAGNOSIS] 问题是 X;证据是 Y;下一步动作是 Z。
声称完成前必须跑验证命令贴输出证据——没有输出的完成叫自嗨。
不注入 = 子代理裸奔——没有纪律没有闭环没有证据要求。
压力升级(失败响应)
| 失败次数 | 等级 | 动作 |
|---|---|---|
| 0-1 | L0 信任期 | 正常执行 |
| 2 | L1 温和失望 | 切换本质不同的方案 |
| 3 | L2 灵魂拷问 | 搜索 + 读源码 + 列 3 个假设 |
| 4 | L3 绩效审视 | 完成 7 项检查清单 |
| 5+ | L4 拼命模式 | 换本质不同的实验 |
计数口径:同一子目标的实际方案未达预设验收才算一次失败。正在做第 N 次尝试 ≠ 已失败 N 次。
Top skills in this category
Playwright (Automation + MCP + Scraper)
@ivangdavilaAutomates, tests, and debugs browsers with Playwright: locators, auto-waiting, traces, CI runs, and MCP browser control. Use when a test is flaky, times out, or fails only in CI or headless; when a locator matches multiple elements or the wrong one (strict mode violation); when clicks need force, waits become sleeps, or networkidle never settles; for storageState and login setup, request mocking and HAR replay, uploads and downloads, iframes and shadow DOM, popups and dialogs, screenshot diffs that change per machine, trace and report artifacts, sharding a slow suite, device and permission emulation, accessibility checks, driving a real browser through Playwright MCP, extracting data from JS-rendered pages, or porting a Cypress, Puppeteer, or Selenium suite to Playwright. Not for maintaining an existing Cypress or Puppeteer suite (cypress, puppeteer) or for work a plain HTTP request answers (http).
Agent Browser
@matrixyHeadless browser automation CLI optimized for AI agents with accessibility tree snapshots and ref-based element selection
Free Ride - Unlimited free AI
@shaivpidadiManages free AI models from OpenRouter for OpenClaw. Automatically ranks models by quality, configures fallbacks for rate-limit handling, and updates opencla...
Browser Use
@shawnpanaAutomates browser interactions for web testing, form filling, screenshots, and data extraction. Use when the user needs to navigate websites, interact with w...
Playwright MCP
@spiceman161Browser automation via Playwright MCP server. Navigate websites, click elements, fill forms, extract data, take screenshots, and perform full browser automation workflows.