# 第一性原理（First Principles）

> 共享规则文件，被所有 Team Skill 引用。本框架所有规则的存在都有工程理由。当面临决策时，追问"为什么这条规则存在"比"规则怎么说"更重要。

## 四条第一性原理

| # | 原理 | 推论 |
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| First Principle #1 | **人类认知是稀缺资源** — AI 的价值在于放大人类判断力，而非替代它。因此关键决策必须由人类做出，AI 负责降低决策所需的认知负荷 | → CONFIRM_GOAL-HUMAN_ACCEPT 介入点、Kill Switch、结构化选项展示 |
| First Principle #2 | **实现偏见污染验证** — 编写代码的行为会改变你对"正确"的认知。先写代码再写测试，你测试的是你构建的东西，不是需求的东西 | → TDD 顺序不可逆、先测试后实现、硬重置规则 |
| First Principle #3 | **复杂度是质量的敌人** — 每增加一个活动部件，出错的可能性指数增长。因此每一步都追求最小充分方案 | → 分期交付、自我约束预算、最小实现路径、YAGNI |
| First Principle #4 | **声明不等于事实** — Agent（包括人类和 AI）会无意识地将"我认为通过了"当作"确实通过了"。唯一的解药是当次新鲜证据 | → 验证协议、不信任自我声明、产出必须验证 |

## 如何使用第一性原理

- **规则冲突时**：回溯到第一性原理裁决。例如 "精简模式要不要跳过 HUMAN_ACCEPT？" → First Principle #1 说人类认知是稀缺资源但关键决策不可替代 → HUMAN_ACCEPT 不可跳过
- **两条原理冲突时**：优先保护人类认知（First Principle #1）和事实验证（First Principle #4），因为它们的违反后果不可逆。First Principle #2（实现偏见）和 First Principle #3（复杂度）可在 First Principle #1/First Principle #4 约束内灵活权衡
- **规则缺失时**：从第一性原理推导。例如 "调试时要不要写测试？" → First Principle #2 说实现偏见污染验证 → 先写回归测试再修复
- **规则过度时**：如果一条规则无法追溯到任何第一性原理，它可能是官僚主义而非工程纪律 → 应当简化或删除