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QS

HughYau/qiushi-skill

AI Agent

求是Skill——从经典唯物辩证法与实践哲学中提炼出一条总原则和九大方法论工具武装AI大脑。Qiushi-Skill: Build agents that investigate first, focus on the main contradiction, validate in practice, and keep pushing until the work is actually done.

3.6k 星标276 复刻20 未解决 Issue3.6k 关注者JavaScriptMIT
AI AgentDeveloper ToolAutomationUI Framework
评测成熟度

这个仓库详情页已经具备足够的原创分析、来源证据和同类对比,可以作为 Git-Stars 的可索引评测页。

100

评测分

可索引评测
决策摘要

解决的问题

当前AI Agent面对复杂问题时往往胡子眉毛一把抓、没有调查就急于给出答案、方案做完不自查、遇到困难轻易放弃。求是Skill通过结构化的方法论(矛盾分析、实践认识论、调查研究等)让AI学会'怎么想问题、怎么做事情',从根本上提升问题分析与解决能力。

部署现实

当前可用的安装信号是:npx qiushi-skill。这只能作为起点,正式使用前建议让 Codex 或 Claude 检查 README、环境变量、运行时版本和部署目标。

商业可用性

当前记录的许可证是 MIT。这是重要的商业使用信号,但仍应核验许可证全文、依赖许可证、模型/API 条款和商标限制。

能力上限

开发者可以构建具备深度分析能力的AI Agent,例如:自动抓取复杂问题的核心矛盾并制定针对性方案;在决策前自动进行信息收集与验证;在长期任务中保持战略定力并持续迭代;从零开始逐步积累发展。实际案例包括分析职场现象、组织AI入门知识、构建可靠的长线Agent交付循环等。

来源与合规提示最近同步: Jul 29, 2026

Git-Stars 是独立产品,不隶属于 GitHub 或该项目。 分析可能由 AI 辅助生成,依据公开仓库元数据和 README 的短摘要。 我们不镜像完整 README、文档、Issue 或社媒评论。

原始 GitHub 来源方法论编辑政策
编辑评估

HughYau/qiushi-skill 被追踪为 JavaScript 项目,主要属于 AI Agent, Developer Tool, Automation, UI Framework 方向。这个评估结合公开 GitHub 元数据、分类信号、短来源摘要和 Git-Stars 编辑规则,而不是复制项目文档。

增长检查:该仓库目前有 3.6k Star,今日 +0,本周 +67,本月 +0。这些窗口用于区分持续采用信号和短期曝光峰值。

维护检查:当前活跃度为 一般;最近一次推送距今 85 天,未关闭 Issue 为 20,约占总 Star 的 0.55%。这只是采用信号,不替代工程尽调。

采用检查:276 Fork 和 3.6k Watcher 反映项目被复用和关注的程度。许可证信号:MIT。商业或内部使用前请核验许可证兼容性。

适用判断:当你需要「JavaScript 技术栈团队评估生态原生工具」时,这个项目更值得评估;如果「需要法律审查、安全审计或生产 SLA 保证」,则需要谨慎。

来源检查:Git-Stars 当前为这份报告保留了 2 个明确来源引用,近期增长信号为 67。最终安装、安全和版本信息仍应以原始 GitHub 仓库为准。

证据清单

原创分析

充分

已经具备问题、能力和结论层面的原创判断。

来源

充分

已附带仓库元数据和 README/来源引用。

许可证

充分

已记录 MIT,可作为评估依据。

维护

充分

仓库元数据中可以看到近期活跃信号。

同类对比

充分

已有足够相近项目用于对比。

适合场景
  • JavaScript 技术栈团队评估生态原生工具
谨慎使用场景
  • 需要法律审查、安全审计或生产 SLA 保证
采用信号

热度

3.6k 星标

复用

276 复刻

关注

3.6k 关注者

维护

moderate

许可证

MIT

未解决 Issue

20

项目概述

求是 Skill 是一个 AI Agent Skills 合集,从经典唯物辩证法与实践哲学中提炼出实事求是总原则和九大方法论工具,系统性地武装 AI 的大脑,使其能够先看事实、再下判断。

核心特性

- 提炼九大思想武器:矛盾分析法、实践认识论、调查研究、群众路线、批评与自我批评、持久战略、集中兵力、星火燎原、统筹兼顾 - 提供 CLI 一键安装,支持 Claude Code、Cursor、Codex 等多种 AI Agent 平台 - 每条方法有据可依,直接引用经典著作原文

工具定位

AI Agent

Agent frameworks, autonomous workflows, and tool-use systems

Developer Tool

Tools that improve coding, testing, build, and local workflow

Automation

Workflow automation, integration glue, and orchestration

UI Framework

Frontend frameworks, design systems, and interface libraries

快速开始
npx qiushi-skill
在 GitHub 上查看 项目主页
项目活跃度

63

健康评分

一般

提交活跃度

Mar 25, 2026

创建于

Jul 20, 2026

最近提交

来源轨迹

GitHub repository metadata

metadata

GitHub README

readme_summary

星标历史

每日同步积累数据后,Star 历史将在此显示。

社区健康度
276

复刻

20

未解决

3.6k

关注者

维护者
QS

HughYau

GitHub 主页
主题与语言
JavaScriptai-agentsmethodologyskillsworkflow
生态与使用情况
GitHub 仓库 项目网站 Search on npm
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许可证
MIT
创建于Mar 25, 2026
最近提交Jul 20, 2026
最近同步Jul 29, 2026
仓库规范

✓

许可证

✓

Fork 情况

~ 一般

维护情况

AI 深度分析由 Git-Stars 分析

解决的问题

当前AI Agent面对复杂问题时往往胡子眉毛一把抓、没有调查就急于给出答案、方案做完不自查、遇到困难轻易放弃。求是Skill通过结构化的方法论(矛盾分析、实践认识论、调查研究等)让AI学会'怎么想问题、怎么做事情',从根本上提升问题分析与解决能力。

能力范围

开发者可以构建具备深度分析能力的AI Agent,例如:自动抓取复杂问题的核心矛盾并制定针对性方案;在决策前自动进行信息收集与验证;在长期任务中保持战略定力并持续迭代;从零开始逐步积累发展。实际案例包括分析职场现象、组织AI入门知识、构建可靠的长线Agent交付循环等。

结论

适合希望构建更智能、更可靠AI Agent的开发者,尤其是处理复杂、长期任务时。不适合追求纯粹技术路线或对相关哲学背景敏感的用户。核心权衡在于:结构化方法论带来深度分析能力,但可能增加系统复杂性和潜在争议。

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