系统化问题解决与优化流程(领域无关):量化基线→全量列问题→根因分类→结构性方案(拒绝临时补丁)→借鉴同类方案→归纳取舍→展示计划确认实施→实施→验证生效→度量闭环。核心原则:规则/流程存在≠被执行,能落到"无法绕过的机制"就不写建议;优化必须可度量。 用于用户要求"优化""改进""复盘""为什么反复出问题""效率低/成本高/质量差/总是复发"等任何领域的系统性改进,或接手反复失败的任务时。 不用于单点小修复(用 minimal-implementation);不用于只读审查不出方案的场景。
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方法骨架与业界经典问题解决法同构(见文末对照表),本 skill 在经典流程上补充了两次实践沉淀的关键增量:量化先行(第 0 步)与约束分层(第 5 步)——后者回答"为什么改了还会复发":方案若落在"靠人遵守"的约定层,就必然复发。
没有数字的"问题"是感觉。 先量化再下结论:
根因分三类,处理方式不同:
| 根因类型 | 特征 | 对策 |
|---|---|---|
| 缺约束 | 根本没有对应的规则/流程/检查 | 补约束 |
| 有约束不执行 | 规则/流程存在但当事人没遵守 | 加执行点检查(checklist、门禁) |
| 无法强制执行 | 约束靠"记得遵守",没有系统拦截 | 改系统/工具/平台层做强制约束(唯一真正根治) |
判定方法:对每个问题问"约束存在吗?存在但没执行吗?为什么没执行——是不知道、忘了、还是没法强制?"。第三类是复发问题的常见真根因:规则写在哪不重要,规则拦不拦得住才重要。
每提出一个方案先问:这是临时方案还是结构性方案?
追求大局观:不从单个问题打补丁,而是看"这一类问题"缺什么结构性机制。临时方案只用于止血,必须伴随结构性方案,否则问题必然复发。
约束分层(本步必做,逐方案标注)——回答"这方案会不会复发":
| 约束层 | 含义 | 可靠性 | 判定 |
|---|---|---|---|
| 系统层 | 平台/代码/工具层强制执行(参数门禁、自动回收、硬校验) | ✅ 无法绕过 | 真方案 |
| 流程层 | 流程节点检查、checklist、审批门 | ⚠️ 依赖执行者"记得查" | 半方案,需观察 |
| 约定层 | 文档、规范、培训里的"应当/禁止" | ❌ 经常不执行 | 弱约束,不算方案 |
约定层不执行是经验事实,不是假设(实证:禁令写入文档并被当事人看过,下一次照旧违反;"及时处理"规则存在数月,问题照样悬挂)。因此:
方案在实施前必须过一次决策门。 把第 5 步归纳的最终方案以紧凑、可决策的形式呈现给用户/决策方:
规则:
改动落地 ≠ 已生效。 检查生效链路:
问题解决/优化完成报告:
基线(第 0 步数字)
问题清单(全量,带证据)
根因分类(缺约束/不执行/无法强制)
方案(临时 + 结构性;每个方案标注约束层:系统 | 流程 | 约定)
借鉴对照(机制 | 出处 | 来源)
计划确认(要改什么 / 不改什么 / 风险与回滚 / 验收标准 / 决策结果:同意|调整|驳回)
实施(改动/回归保护/检查结果)
生效验证(物证 / 加载 / 行为观察)
度量对比(优化前 vs 优化后)
约定层条目单独列出并标注"未强制,待观察"(不得自称已解决)本流程骨架与业界经典方法同构,本 skill 的增量在量化先行与约束分层:
| 本流程 | DMAIC(六西格玛) | 丰田八步法 | PDCA |
|---|---|---|---|
| 第 0-1 步 量化+列问题 | Measure / Define | 明确问题 | Plan(现状把握) |
| 第 2 步 根因 | Analyze | 根因分析 | Plan(原因分析) |
| 第 3-5 步 方案+取舍 | Improve | 对策 | Plan→Do |
| 第 6 步 展示计划确认实施 | Improve(决策门/Gate Review) | 决策确认 | Plan→Do(批准后执行) |
| 第 7-8 步 实施+验证 | Improve / Control | 实施与效果确认 | Do→Check |
| 第 9 步 度量闭环 | Control | 标准化与横展 | Act |
minimal-implementation:单点小改的执行纪律;本 skill 管"系统性解决问题"全流程;execution-discipline:执行层不空转;本 skill 管"方法论";decision-gates:决策正确性;本 skill 第 5 步的取舍可叠加使用。相关示例见 examples/(示例为 agent 运维领域实例,方法适用于任何领域)。
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If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.