求是 Skill（Qiushi-Skill）是一套 AI Agent Skills 合集，把经典唯物辩证法与实践哲学中的方法论提炼成「一条总原则 + 九大方法论工具」，用来武装 AI 的「想问题、做事情」的方式。它的目标不是让 AI 多一种语气，而是让 agent 先调查再判断、抓住主要矛盾、在实践中验证、并坚持把事情真正做完。作者明确把它定位为「方法论（Methodology）」而非政治宣传，也强调它不是人格蒸馏——只作为可执行的认知工具与工作流载体，每条方法都引用经典著作原文（各 skill 目录下的 original-texts.md）有据可依。用 JavaScript 实现、MIT 开源，通过 `npx qiushi-skill` 一键安装，跨 Claude、Codex、Cursor、OpenClaw、OpenCode 等多种代理平台。
来源：README 顶部简介、「这不是什么」段、方法结构、安装段、GitHub meta（HughYau/qiushi-skill，JavaScript，MIT，homepage hughyau.com/qiushi-skill） 查看 GitHub 仓库 →当前 AI Agent 普遍「会思考但不会想问题」：面对复杂问题抓不住重点、没调查就急着给答案、做完不自查、遇难就说超出能力、同时铺开十件事件件做不好。求是 Skill 用一套结构化的分析与执行方法论直接对治这些通病，切入点新颖、文化共鸣强，且把抽象方法做成可一键安装、跨多平台的可执行技能。项目 3 月底发布后曾冲上 GitHub 4 月 9 日日榜第七，社区有不少真实使用案例分享，累计约 3,100 星。它的走红更多源于「给 agent 一套靠谱的思维方法」这一实用诉求，而非话题本身。
来源：README「为什么需要这个？」、News（日榜第七）、展示示例、GitHub meta（stars 3138、created_at 2026-03-25）贯穿全部判断过程的总准绳——从客观实际出发、让事实规定判断、让现实修正理论。它不是第十件工具，而是其余所有方法共同服从的认识论基准，约束 agent 不脱离事实地下结论。
来源：README 方法结构「总原则」段第一层底层框架。矛盾分析法用于识别矛盾、抓住主要矛盾、区分矛盾性质（出自《矛盾论》），适合复杂问题分析；实践认识论遵循实践→认识→再实践的螺旋上升（出自《实践论》），适合方案验证与迭代。
来源：README 方法结构第一层、九大思想武器表第二层日常工作方法。调查研究强调「没有调查就没有发言权」（决策前信息收集）；群众路线是「从群众中来到群众中去」的收集→系统化→返回→验证循环（反馈整合）；批评与自我批评用于工作审视与质量改进。
来源：README 方法结构第二层、九大思想武器表第三层面向具体任务的行动指导：持久战略（长期复杂任务、不急于求成也不畏难放弃）、集中兵力（优先级决策与资源聚焦、不打无准备之仗）、星火燎原（从零起步、建根据地式发展）、统筹兼顾（多目标平衡、调动一切积极因素）。
来源：README 方法结构第三层、九大思想武器表提供 /workflows 作为跨 skill 的编排层，定义多方法串联时的调用顺序与数据传递；含 self-critic 自检 agent 与对应命令（commands/）。安装用 `npx qiushi-skill` 交互式一键完成，并为 Claude、Codex、Cursor、OpenClaw、OpenCode、Hermes、Nanobot 等多平台准备了适配目录与 INSTALL 指南。
来源：README workflows 说明与安装段、仓库目录（commands/、agents/self-critic.md、各平台 .* 目录与 INSTALL.md）项目是一个以内容（指令/方法论文件）为主、配少量 JS 安装器的 Agent Skills 合集。核心在 skills/ 下按方法分目录（如 arming-thought、concentrate-forces、contradiction-analysis、investigation-first、mass-line、practice-cognition、protracted-strategy、spark-prairie-fire、overall-planning、criticism-self-criticism 等），每个含 SKILL.md 与引用经典原文的 original-texts.md；commands/ 提供与各方法对应的命令（含 workflows.md 编排层），agents/ 有 self-critic 自检 agent，hooks/ 提供钩子，bin/qiushi-skill.mjs 是 npx 安装器入口。仓库为多平台分发做了适配：.claude-plugin、.cursor-plugin、.codex、.openclaw、.opencode、.hermes、.nanobot 等目录各带 INSTALL.md，docs/ 下有各平台 README 与 platforms.md。整体逻辑是「一条总原则约束、三层方法论（哲学基座→工作方法→战略战术）、九大工具 + 工作流编排」，由安装器铺到目标代理的技能体系里。
来源：仓库目录树（skills/*、commands/*、agents/self-critic.md、bin/qiushi-skill.mjs、各平台适配目录、docs/）、README 方法结构与 workflows 说明中心为项目本体，内环 = 核心功能模块，外环 = 关键技术依赖；按 deep.json 中的 core_features 与 tech_stack.key_deps 自动生成
npx qiushi-skill（Node 安装器，bin/qiushi…目标代理：Claude、Codex、Cursor、OpenClaw、Op…各平台插件适配（.claude-plugin / .cursor-plu…适合希望让 AI agent 在复杂任务上「想得更清楚、做得更扎实」的用户：用矛盾分析法拆解纠缠的复杂问题、抓住主要矛盾；用调查研究强制 agent 决策前先收集事实、避免凭空给答案；用实践认识论让方案在反馈中迭代而非一锤定音；用集中兵力做优先级取舍、用持久战略规划长线任务、用批评与自我批评在交付前自查质量。社区已有把它用于职场现象分析、组织 AI 入门知识、构建可靠长线 agent 交付循环等真实案例。本质是一套通用的分析与执行方法论，可叠加到各类 agent 工作流上。
来源：README「为什么需要这个？」、九大思想武器表（适用场景列）、展示示例项目 2026-03-25 发布，迅速登上 GitHub 4 月 9 日日榜第七。以 npm 包 qiushi-skill 分发并持续更新方法与多平台适配，仓库最近一次更新在 2026-05-01。功能上已包含总原则 + 九大方法 + /workflows 编排层 + self-critic 自检，并附多平台安装指南与使用案例集。
来源：README News 段、安装段、GitHub meta pushed_at 2026-05-01、created_at 2026-03-25求是 Skill 是 Agent Skills 里少见地「成体系」的方法论合集：它不堆功能，而是把一套久经实践检验的分析与执行方法（实事求是、矛盾分析、调查研究、实践认识、集中兵力等）结构化成可执行、可组合、引用原文有据的技能，专治当下 agent「会思考却不会想问题」的毛病。对希望让 AI 在复杂任务上先调查、抓重点、在实践中迭代并自查收尾的用户，它提供了一个清晰且可一键安装、跨平台的思维脚手架，值得一试。需要理解的是：它是思维引导而非效果保证，偏重、主观性强，简单任务上可能显得繁琐——把它当作「给 agent 装一套靠谱方法论」的工具来用最恰当。
来源：综合 README、方法结构、作者定位与 GitHub meta 的事实判断