Back to skills
SKILL.md
Cognitive Bias Detection Framework
ASecurity当需要识别自身或他人思维中的狭隘、偏见或认知偏差时
- 12 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 2 views
- Added September 9, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 3 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add DracoUnion/dankoe-skills --skill cognitive-bias-detection-framework --agent claude-codeAre you the author of Cognitive Bias Detection Framework?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/dracounion-cognitive-bias-detection-framework)---
name: cognitive-bias-detection-framework
description: 当需要识别自身或他人思维中的狭隘、偏见或认知偏差时
---
# cognitive-bias-detection-framework
## When to Use
当需要识别自身或他人思维中的狭隘、偏见或认知偏差时description
## Core Logic
# 执行步骤
1. **输入**:一段对话、一个观点、一篇文章或一个具体情境。
2. **对照检查**:将输入内容与以下五个“闭塞性迹象”进行逐一比对:
- **迹象1:假设和期望**:检查观点是否基于未经审视的、来自身份、文化或社会背景的固有假设。
- **迹象2:自私视角**:检查观点是否仅从自身立场、身份或利益出发,缺乏换位思考。
- **迹象3:直译解释**:检查是否只理解字面意思,而忽略了隐喻、象征或背后的核心教训。
- **迹象4:未能抓住重点**:检查是否纠缠于次要细节或无关部分,而忽略了整体信息或核心论点。
- **迹象5:视觉回避**:检查是否因目标模糊或路径不清,而用短期娱乐替代长期目标的思考与行动。
3. **判断与分类**:
- **IF** 发现一个或多个匹配的迹象,**THEN** 标记该迹象,并进入步骤4。
- **ELSE** 未发现明显迹象,**THEN** 输出“未检测到明显的认知闭塞迹象”,流程结束。
4. **分析根源**:针对每个被标记的迹象,分析其可能的根源(例如:身份认同、情绪反应、思维惰性、目标缺失)。
5. **输出**:一份结构化报告,包含:检测到的具体迹象、对应的实例分析、对思维局限性的简要说明。
# 输出格式要求
以清晰、非评判性的语言列出检测结果。格式如下:
- **检测到的迹象**:[列出具体迹象名称,如“自私视角”]
- **实例分析**:[引用或描述触发该迹象的具体内容]
- **可能根源**:[简要分析可能的原因,如“基于‘自由职业者’身份的立场辩护”]
- **思维提示**:[提供一句用于拓宽思维的提示,如“尝试从对方的文化或训练背景理解其观点”]
## Metadata
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 领域 | 认知科学/心理学 |
| 类型 | procedural (procedural) |
| 置信度 | 85% |
| 前置条件 | 需要具备基本的自我反思或观察他人的能力 |
| 来源 | 数字时代生存指南:21 世纪的最大陷阱——分心与闭塞 > 🚨 闭塞性的迹象 |
Files in this skill
- SKILL.md
- references/source.md
- scripts/run.py
Attribution
Comments
Loading comments…