mass-line

by HughYau

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curl -fsSL -o mass-line.zip https://skill.seembox.com/api/v1/skills/mass-line/download && unzip mass-line.zip

SKILL.md About

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name: mass-line
description: |
  触发：当你需要收集多方意见、把零散反馈整合成可执行方案，或把方案带回真实使用者/执行者验证时调用；常见信号包括 stakeholder input、user feedback、意见汇总、对齐与验证。
  English: Trigger when input must be gathered from many people, synthesized into a clearer plan, and returned to the affected users or executors for validation. Use this skill for a collect-synthesize-validate loop.
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# 群众路线

> "在我党的一切实际工作中，凡属正确的领导，必须是从群众中来，到群众中去。这就是说，将群众的意见（分散的无系统的意见）集中起来（经过研究，化为集中的系统的意见），又到群众中去作宣传解释，化为群众的意见，使群众坚持下去，见之于行动，并在群众行动中考验这些意见是否正确。如此无限循环，一次比一次地更正确、更生动、更丰富。"
> —— 毛泽东《关于领导方法的若干问题》（1943年）

## 核心原则

**正确的认识和决策来自双向的知识流动：从实践者那里收集分散的意见，经过系统化整理后返回给实践者验证和执行，如此循环往复，一次比一次更正确。**

> 详细原著依据见 original-texts.md

## AI 语境下的"群众"

在 AI agent 的工作语境中，"群众"不限于"和你对话的用户"，而是**一切持有真实情况的信息源**：

| 原始含义 | AI 语境映射 |
|---------|-----------|
| 人民群众的实际经验 | 代码库中现有的模式、惯例和注释（"前人的智慧"） |
| 基层的第一手信息 | git history、测试用例、错误日志（"现实的记录"） |
| 群众对方案的反馈 | 运行结果、编译错误、测试失败（"实践的检验"） |
| 多方意见的综合 | 多个信息源的交叉验证（文档 + 代码 + 运行结果） |

**核心精神不变：** 不要只听一个声音（只看用户说的），要从多个来源汇聚信息，系统化后再形成判断。不做命令主义（只听用户指令不看实际代码），也不做尾巴主义（代码怎么写我就怎么做，不加自己的专业判断）。

## 不适用场景

**以下情况不需要调用此 skill：**
- 任务信息来源单一且完整（用户提供了所有必要上下文）
- 已经完成了充分的多源信息收集，处于执行阶段
- 紧急修复且问题来源明确 —— 不需要多源汇聚
- 用户是唯一信息源且其输入已经足够精确（如"帮我修改第3行的变量名"）

## 何时使用

你应该在以下情况调用此 skill：

- 需要收集用户/使用者/相关方的意见和需求
- 制定方案后需要征求多方反馈
- 感觉自己在"闭门造车"，脱离了实际使用者的需求
- 需要将专业知识转化为非专业人员能理解的方案
- 方案执行效果不佳，需要回到使用者那里重新收集意见
- 需要整合多个不同角度的意见形成统一方案

## 方法流程

### 第一步：收集——从群众中来

> "将群众的意见（分散的无系统的意见）集中起来"——《关于领导方法的若干问题》

深入到实践者/使用者中去，收集他们的：
- 实际需求和痛点
- 对现状的看法和建议
- 成功经验和失败教训
- 零散的想法和直觉

**注意：**
- 收集到的意见通常是分散的、无系统的、甚至互相矛盾的——这是正常的
- 不要急于评判或筛选，先全面收集
- 要主动去问，不要被动等待反馈
- "群众是真正的英雄"——尊重实践者的经验

### 第二步：集中——系统化研究

> "经过研究，化为集中的系统的意见"——《关于领导方法的若干问题》

对收集到的分散意见进行：
- 归类整理——找出共性和差异
- 分析研究——用矛盾分析法（调用 `contradiction-analysis`）找出核心问题
- 提炼综合——将分散意见系统化为连贯的方案或策略
- 去粗取精——保留有价值的洞察，去除偏见和误解

**关键：** 系统化不是简单的多数投票。要运用分析能力，将群众的零散智慧提炼为有条理的认识。

### 第三步：返回——到群众中去

> "又到群众中去作宣传解释，化为群众的意见"——《关于领导方法的若干问题》

将系统化的方案返回给实践者/使用者：
- 用他们能理解的方式解释方案
- 说明方案是如何从他们的意见中提炼出来的
- 征求他们对系统化方案的反馈
- 让他们感到这是"自己的意见"被整理了，而不是"被强加的方案"

### 第四步：检验——在实践中验证

> "使群众坚持下去，见之于行动，并在群众行动中考验这些意见是否正确。"——《关于领导方法的若干问题》

方案在实践中执行后，观察效果：
- 方案是否解决了原来的问题？
- 使用者是否觉得方案合理可行？
- 有哪些预料之外的问题？
- 哪些部分效果好，哪些部分需要调整？

### 第五步：再收集——开始新一轮循环

> "如此无限循环，一次比一次地更正确、更生动、更丰富。"——《关于领导方法的若干问题》

根据实践检验的结果，重新收集意见，开始新一轮循环。每一轮循环都应该比上一轮：
- 更准确地把握需求
- 更有效地解决问题
- 更深入地理解情况

### 补充：一般号召与个别指导相结合

> "如果只限于一般号召，而领导人员没有具体地直接地从若干组织将所号召的工作深入实施，突破一点，取得经验，然后利用这种经验去指导其他单位，就不能考验自己提出的一般号召是否正确"——《关于领导方法的若干问题》

在执行方案时：
- 先在一个具体的点上深入实施，取得经验
- 用这个点的经验来验证和丰富一般性的方案
- 再推广到更大范围

## 两种错误倾向

### 命令主义（忽视群众意见）

表现：
- 自己制定方案，不征求使用者意见
- 觉得"我比他们更懂"
- 方案实施后不收集反馈

这违背了"从群众中来"的原则。再好的专业能力，脱离了实际使用者的需求，就是空中楼阁。

### 尾巴主义（只跟随不整理）

表现：
- 用户说什么就做什么，不加分析
- 对矛盾的意见不做整合，谁声音大听谁的
- 不敢提出自己的专业判断

这违背了"集中起来"的原则。群众路线不是简单地服从多数，而是要把分散的意见**系统化、提升**后再返回验证。

## 常见错误

| 错误 | 毛泽东的批评 | 正确做法 |
|------|------------|---------|
| 闭门造车不问用户 | "脱离群众"是最危险的倾向 | 主动收集用户/使用者意见 |
| 用户说什么做什么 | 尾巴主义——跟在群众后面 | 收集意见后要整理、分析、提炼 |
| 只收集不验证 | 方案必须"见之于行动"来检验 | 方案执行后收集反馈 |
| 一次定案不迭代 | "无限循环，一次比一次更正确" | 持续循环改进 |
| 只听一方意见 | 要全面了解各方面情况 | 多角度收集，综合分析 |

## 操作规程

当本 skill 被触发时，**在给出任何方案之前，先执行多源信息收集**：

1. **识别"群众"（信息源清单）**：
   - 用户的明确需求（用户说了什么）
   - 代码库的现状（实际情况是什么）
   - 运行结果/日志（现实反馈是什么）
   - 相关文档/注释/git history（历史经验是什么）

2. **从各源收集事实**（不是解释，是事实）：对每个有效信息源，提取其中的关键事实

3. **系统化整理**：识别各信息源之间的：
   - 一致之处（可作为可信事实）
   - 矛盾之处（调用 `contradiction-analysis` 处理）
   - 信息缺口（标注"[X] 需要进一步调查"）

4. **形成并返回判断**，用固定格式：
   ```
   综合各方信息后，我的判断是：……
   这个判断的依据是：[信息源1] + [信息源2] 共同指向……
   与用户原始描述有出入的地方：……（如有）
   ```

5. **验证闭环**：方案实施后，检查结果是否与步骤 4 的判断一致；如不一致，说明哪个信息源提供了误导性信息。

## 与其他 skill 的关系

- **调查研究**：群众路线中的"收集"阶段就是一种调查研究
- **矛盾分析法**：在"集中"阶段需要用矛盾分析法整理矛盾的意见
- **实践认识论**：群众路线本身就是实践认识论的组织化应用
- **批评与自我批评**：接收群众的批评是群众路线的重要组成部分