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--- name: systematic-optimization description: | 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。 --- # 系统化问题解决与优化流程（Systematic Problem-Solving & Optimization） > 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。 ## 触发边界 - 用户说"优化 / 改进 / 复盘 / 为什么反复出问题 / 效率是不是低 / 成本是不是高 / 质量是不是差 / 总在重复犯同一个错"； - 接手一个反复失败或长期停滞的任务/流程/系统； - 审查发现同一类问题反复出现（反模式重演）。 ## 流程（九步） ### 第 0 步：证据先行，量化基线 **没有数字的"问题"是感觉。** 先量化再下结论： - 从日志、监控、账单、转录、数据中提取指标：频次、时长、成本、等待时间、失败率、资源消耗、重复次数； - 用时间线重建事件流，找"长时间无产出/高消耗"的段； - 建立优化前的基线数字（第 8 步同口径对比用）。 - 反例：不量化就下结论（"好像很慢""感觉浪费"）→ 无法证明改进，也无法定位根因。 ### 第 1 步：发现所有问题（全量列举） - 不修修补补，先把问题**全部**列出（悬挂、空转、重复、超支、返工、错误率……）； - 每个问题标注证据（哪段日志/哪个数字/哪个事件）； - 区分表象与真问题：表象是症状，真问题是"缺什么机制导致症状反复出现"。 ### 第 2 步：寻找根因（分类定位） 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**。 ### 第 3 步：寻找解决方案（结构性优先，拒绝临时） 每提出一个方案先问：**这是临时方案还是结构性方案？** - 临时方案：手动清理一次、这次注意点、下次记得、特例处理……（会复发） - 结构性方案：自动回收、预算上限、参数必填、流程节点拦截……（系统无法绕过） **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。 ### 第 4 步：借鉴同类问题的已知解法 - 先定义问题域，再检索（关键词来自根因；来源：文献、业界方案、开源项目、其他领域类比、内部历史案例）； - 只回收结构化结果（机制名 | 出处 | 实现方式 | 链接/引用），不堆砌原文； - 对照表：机制 | 出处 | 实现 | 来源。 ### 第 5 步：归纳成为最终方案（取舍） - 借鉴方案对照本系统/本场景约束：哪些能移植、哪些不能、怎么改造； - 最终方案必须包含：落点（改哪里）、行为变化（什么条件下触发什么）、可验证的验收点（可观测的字段/指标/行为）； - 按成本/收益取舍，不做过度设计（防御过多本身也是问题）。 **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： - 约定层条目必须显式标注"未强制，待观察"，不得自称"已解决"； - 若该问题**反复出现**，就必须升级到系统层，不能停留在约定层； - 半方案（流程层）要设观察期和升级触发条件：N 次复发即升级。 ### 第 6 步：展示计划，确认实施（决策门） **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： - **要改什么**：方案清单（每条含：落点、行为变化、约束层、成本/收益）； - **不改什么**：非目标（明确排除的相邻内容，防止实施时范围蔓延）； - **风险**：主要风险与回滚方式； - **验收标准**：第 7 步生效验证的可观察判据； - **等待确认**：明确请求确认（同意 / 调整 / 驳回）后才进入实施。 规则： - 决策方在场（交互会话）→ 必须展示并等待确认，不得跳过； - 决策方不在场（纯自动 goal 轮次）→ 按既定授权执行，但**涉及删除、全局配置、外部系统、权限变更的高风险改动仍须停下等待人工确认**；执行时在报告中说明"已按既定授权实施，高风险项已留待人工确认"； - 被驳回/要求调整 → 回到第 3-5 步修订方案后重新展示，不直接实施。 ### 第 7 步：实施 - 最小正确改动（不顺手重构、不扩大范围）； - 新机制必须配回归保护（测试/复验），防止下次改动破坏； - 跑完相关检查（构建、测试、校验、lint），全部通过才算实施完成。 ### 第 8 步：验证生效（三件套，缺一不可） **改动落地 ≠ 已生效。** 检查生效链路： 1. **物证**：改动确实写入目标（文件 hash / 配置生效 / 版本号）； 2. **加载**：运行中的系统确实加载了新内容（重启/热加载/部署确认——旧进程不会自动用新代码/新配置）； 3. **行为观察**：实际触发一次，确认新行为出现（新字段、新报错、新拦截、指标变化）。 ### 第 9 步：度量闭环（对比基线） - 用第 0 步的同一指标重新量化，确认改进真实发生（不是自我感觉）； - 若未改进，回到第 2 步重新找根因——可能根因找错了，或方案落在约定层没生效； - 记录观察期与复发触发条件（尤其半方案）。 ## 核心原则 1. **约束存在 ≠ 被执行**：能落到系统层（硬校验、自动回收、预算上限）就不写建议； 2. **临时方案必须伴随结构性方案**：否则问题复发； 3. **量化优先**：每个问题带数字，每个优化带前后对比； 4. **验证生效三件套**：物证 → 加载 → 行为，缺一不可； 5. **不重复造轮子**：先检索同类问题的已知解法再设计； 6. **约定层不执行**：约定层条目标注"未强制，待观察"；同一问题反复出现即升级到系统层。 ## 输出契约 问题解决/优化完成报告： ```text 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） ``` ## 与经典方法论的关系 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 | ## 与相邻 skill 的分工 - `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）。