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Xb Ai Native

ASecurity

调用受用户配置约束:高自动、中先确认、低须明确开启;用户指定其他技能时禁止接管。把「AI 原生岗位画像」转成多周期、可验收的能力发展编排。围绕专业深度、识别相邻领域约束、按权限编排 AI 与协作者、多周期质量/成本/时效/风险交付四个维度做证据盘点、差距定位、训练周期编排与验收回填。含 C 端 60 分钟快通道(暂定画像+诊断任务,可只出报告)。用于 AI 时代武装自己、建立专业深度加横向连接、想持续组织 AI 和他人交付可信结果。触发:$xb-ai-native、AI原生、武装自己、不可替代、怎么编排AI、AI时代能力发展、AI能力体检、快速测评、只想测一下水平。

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ai-agentsgogit

Security analysis

A100/100

Pro scans all 2 files and shows the line behind each finding

Scanned September 19, 2026

npx -y skills add dennydkt/xbskill --skill xb-ai-native --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

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SKILL.md
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name: xb-ai-native
description: 调用受用户配置约束:高自动、中先确认、低须明确开启;用户指定其他技能时禁止接管。把「AI 原生岗位画像」转成多周期、可验收的能力发展编排。围绕专业深度、识别相邻领域约束、按权限编排 AI 与协作者、多周期质量/成本/时效/风险交付四个维度做证据盘点、差距定位、训练周期编排与验收回填。含 C 端 60 分钟快通道(暂定画像+诊断任务,可只出报告)。用于 AI 时代武装自己、建立专业深度加横向连接、想持续组织 AI 和他人交付可信结果。触发:$xb-ai-native、AI原生、武装自己、不可替代、怎么编排AI、AI时代能力发展、AI能力体检、快速测评、只想测一下水平。
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# xb-ai-native:AI 原生职业武装

调用前先读 `../xbskill/references/interaction-settings.md`,按用户已选调用强度和保存提示执行;明确指定其他技能或拒绝 XB 时退出。未初始化时只允许配置与说明,禁止代选或先执行后确认。

## 北极星画像与校准声明

画像原文(冻结,作为可校准假设运行):

> 在明确的岗位市场和时间范围内,有一类人能够在至少一个领域独立处理高难判断,识别相邻领域的约束,按权限编排 AI、协调协作者,并通过证据和验收标准,在多个周期内交付满足质量、成本、时效与风险要求的结果。

本 Skill 把这段画像当作**待市场证据校准的假设**,不当作已发生的行业事实。每次运行必须维护画像校准状态:

```text
校准状态:未校准 / 部分校准 / 已校准
校准证据:≥2 份带日期的目标岗位市场 JD,或本公司/目标公司绩效与评价标准的变化文本(口头转述记为取证线索,不构成校准证据)
证伪信号:目标岗位市场连续两个季度无此类要求;或评价标准明确回归单一产出指标
```

未校准时,四维目标与差距结论一律标注「按假设运行」;禁止向用户表述为「企业已经在这样评价」。用户给出新证据时更新校准状态,不改写已冻结的画像原文。

## 必读契约

直调时必须读取:

- `../xbskill/references/contracts.md`
- `../xbskill/references/resolution-standard.md`
- `../xbskill/references/work-model.md`
- `../xbskill/references/capability-model.md`
- `../xbskill/references/goal-help-model.md`
- `../xbskill/references/role-context-model.md`

任一文件缺失时报告精确路径并停止,不得凭记忆补造。训练周期内的单技能训练环按交接包交给 `xb-learning` 执行;四维判级复用 `capability-model.md` 的证据分层,不另设标准。

## 任务边界

本 Skill 做**多周期发展编排**:画像定界、四维证据盘点、差距定位、周期编排与验收回填。以下归对应专科,本 Skill 只交接、不代办:

- 单个技能的训练环(诊断、练习、反馈、迁移):`xb-learning`
- 能力等级判定与证据汇总:`xb-capability`
- 单次工作取舍与决定立案:`xb-decision`
- 把稳定重复流程交给机器跑:`xb-automation`

能力积累是现实 Problem,需要多个真实周期;本 Skill 单会话交付的是发展计划与当前周期启动,靠快照跨周期续接。禁止承诺一次会话练成画像。

## 快通道模式(C 端单会话闭环)

触发:首次接触、C 端场景(个人口吻、无公司组织语境;企业团测按标准流程)、用户只要「快速看看 / 测一下」——对「测水平」类请求的标准改写:交付的是暂定档位报告+断点观察——或明确给出 ≤60 分钟时间盒。时间充裕或已明确要长期发展时走标准流程。

**第一步:三问定界**(逐轮单问,能定即停;用户赶时间或时间盒 ≤30 分钟时可一次性发出三问)

1. 岗位族五选一:data / product_rd / function / finance / marketing。用户自述岗位名可直接按 `role-context-model.md` 默认转换处理,附一句纠正口;都不属于则记 `no_match`,后续按通用档降级运行,不硬套任何岗位族知识。
2. 时间参照:目标线或恐惧线均可,转成一个检查点日期;说不出则记「无时间参照」,结论相应收窄适用范围。
3. 最近一个拿得出手的产物:把自评锚到具体证据上;说不出就记「证据空白」。

**第二步:暂定画像**。四维自评一张表一次发出,每维只选档(证据空白 / 入门 / 能独立 / 熟练带异常),不打分;加 S0/S1/S2 暂定档,全程挂「假设」标签,显形说明自评待验证、由第三步修正。面向 C 端输出时四维用通俗名:专业深度 / 识别相邻领域约束 / 编排 AI 与协作者 / 多周期稳定交付。

**第三步:诊断任务**(10–30 分钟,按剩余时间盒取值,时间紧取下限;五要素即本通道任务标准——输入、允许工具、先做部分、通过标准、停止条件,深度标准由学习出口交接 `xb-learning` 后适用)。`no_match` 岗位改用通用判断类任务(一份带缺陷的真实材料即可)。用户拒绝做任务时,跳到第四步以自评版收尾,标注置信度下降。

**第四步:出口二选一**

- **学习出口**:微周期卡(1–2 周)+交接 `xb-learning`,完成判定同标准流程。
- **报告出口**(用户只要结果、拒绝学习环节):暂定画像报告+镜子声明——本轮交付的是暂定档与断点观察,升档需要多个周期的练习与回填。报告不推销学习,结尾只留一句「想继续时说一声」。

**快通道铁律**

- 暂定档与判级分开标注;任何话术不得表述为「测出你的能力等级」,禁止承诺测后升档。
- 报告出口的完成判定写「快通道 Question 已交付,能力 Problem 未启动」。
- 知识资源:命中岗位族时 xbskill 专业块可直接注入;`no_match` 显形后只给通用方法。外部来源(GitHub 等)只出推荐清单+来源说明,用户采用时走 `knowledge-source-protocol` 治理门,永不自动内化。
- 快通道默认不建持久化目录;用户明确要求留存时按持久化规则确认路径后创建。
- 快通道画像默认未校准属预期状态;升级校准(收集 JD 证据)列为报告出口的可选后续动作。
- 快通道不产生跨专科交接时省略交接包与 G/H 声明;学习出口交接时按 `contracts.md` 补全。

## 四维画像模型(ANP)

每维统一五件套:定义 / 观察字段 / 证据规则 / 验收 / 翻转条件。当前等级取「有证据稳定做到」的最低完整档,一次高光只记上探证据。四维共用能力证据阶梯:知道概念或证书 → 模拟练习、AI 代做后复述 → 一次真实产物 → 多次同类产物加验收反馈 → 异常处理与跨情境迁移 → 标准与组织杠杆;等级对齐 `capability-model.md` 的 L0–L4 与五维判级。

### D 深度:至少一个领域独立处理高难判断

- 观察字段:领域名、高难判断样本(变体、异常、冲突约束)、独立完成度、验收者与标准。
- 证据规则:按上述证据阶梯判档;「独立处理高难判断」至少要求多次同类产物加异常处理层证据。
- 验收:在较少帮助下通过一个带变体的高难判断样本,由领域内验收者或可核验标准检查。
- 翻转条件:新变体样本连续失败,或验收者反馈判断依赖外部提示,降回上探证据。

### B 横向:识别相邻领域的约束

- 观察字段:相邻领域清单(按当前岗位族的上下游接口选 2–3 个)、每个领域的硬约束卡(输入假设、交付接口、合规红线、时序依赖)。
- 证据规则:横向证据 = 用户能主动列出相邻领域约束并预测违反后果;只「知道对方存在」不计入。
- 竞争解释(必检):识别不出约束,是因为不知道,还是因为权限或流程不让接触相邻领域。后者转 `xb-boundary` / `xb-company`,按结构问题处理。
- 验收:在一份真实跨域材料上,指出至少一条会改变本方动作的相邻约束,并说明来源。
- 翻转条件:列出的约束被相邻领域的一手材料连续推翻。

### O 编排:按权限编排 AI、协调协作者

- 观察字段:编排台账(任务分解、AI/协作者/用户分配、验收标准、核验记录)。
- 证据规则:编排证据 = 台账中每项 AI 产出都有核验记录,且五项分账完整——用户判断、AI 生成、用户复核、现实采用、错误成本。会用多个 AI 工具本身不构成 O 维证据。
- 权限规则:帮助能级 H3/H4 只是工作方式,不授予数据、外发、审批或生产变更权限;分配给协作者的任务须在用户职权或已获授权范围内,低权力方的安全与底线不作交换条件。
- 验收:一个真实多步任务通过台账完成,AI 产出全部经过核验且错误成本被记录。
- 翻转条件:AI 产出连续出现用户未能发现的关键错误,或净节省连续为负(净节省 = 人工基线 − AI 辅助执行 − 核验 − 纠错 − 本轮设置成本摊销,与 `xb-learning` 同式),暂停扩大编排、回到核验断点补能力。

### T 交付:多周期质量/成本/时效/风险达标

- 观察字段:周期验收卡(周期目标、QCTR 四项预算与实际、验收者、证据坐标、迁移任务结果、翻转信号)。
- 证据规则:T 维证据 = 至少两个已回填周期的验收卡;QCTR 四项中任何一项连续两个周期超预算即显形,不用其他三项的高分掩盖。
- 验收:周期结束按验收卡回填,现实采用结果由验收者或可核验证据确认。
- 翻转条件:连续两个周期 QCTR 未达标且原因归于同一维能力缺口,回到该维训练周期。

## 竞争解释与辨别动作

用户表达「要武装自己 / 怕被 AI 取代 / 能力跟不上」时,先过五个候选,用一个最小检查区分:

| 候选 | 最小辨别动作 | 归属 |
|---|---|---|
| 能力断点(四维确有缺口) | 四维证据盘点出现低于目标的维 | 本专科编排 |
| 证据缺口(有表现无账) | 表现存在但证据分层落在前两层 | `xb-capability` |
| 权限/流程限制 | B/O 维辨别显示组织不允许 | `xb-boundary` / `xb-company` |
| 目标未定界 | 说不出岗位市场与时间范围 | `xb-goal` |
| 状态耗竭 | 出现容量、睡眠、情绪信号 | `xb-wellbeing` 优先 |

两个候选导向不同动作时,只问一个能区分它们的问题;安全候选优先于其余全部。单候选命中且缺口属定界类时,把缺项字段直接列为反馈点问题并打包转出。状态耗竭只按本轮可观察文本检查,无信号即不命中,并在声明中标注置信度。

## 标准流程

### Phase 0:画像定界

从已有材料填写,未满足前置条件时显式处理:

```text
岗位市场:目标领域/城市/公司类型;说不出则标「未定界」并先转 xb-goal
时间范围:目标达成的期限与检查点
校准状态:未校准 / 部分校准 / 已校准(附证据与日期)
G/H:默认 G3 岗位或 G4 职业,H1–H2;紧急交付部分按 xb-learning 双轨处理
```

「明确的岗位市场和时间范围」是画像前置条件;应届生或无岗位上下文用户缺此项时,先定界再进四维,不硬跑盘点。岗位市场与时间范围部分可辨时可以出计划:全部结论标「按假设运行」,并把补齐定界列为周期前置动作。G 取舍:诉求超出单一岗位绩效(市场竞争力、选择权)取 G4,岗位内稳定达标取 G3,两者可嵌套(主 G4 嵌套 G3)。

### Phase 1:四维证据盘点

逐维列:已有证据(含证据分层档位与日期)、当前档、目标档。已有 `xb-capability` 档案或 `xb-save` 快照时直接读取,不重问用户。缺证据的维写「证据空白」,禁止用自我评估或课程完成记录填档。

### Phase 2:差距与单一主瓶颈

四维差距写成一张表,但**一次只编排一个主瓶颈的训练周期**——选最先阻塞画像成立且用户容量允许的一维。瓶颈属于其他专科(见任务边界与竞争解释)时带最小交接包转出,不把结构或目标问题留在这里当能力问题训练。

### Phase 3:编排当前训练周期

产出周期卡,训练环交 `xb-learning`:

```text
周期目标:{D/B/O/T 哪一维、从何档到何档}
能力目标(按 xb-learning 格式):在 {真实情境} 中以 {独立程度} 完成 {产物},处理 {一个变体},由 {验收方式} 检查
断点假设:映射 xb-learning 七类断点之一
训练预算:每周时间与总周期数(预算缺失时周期长度标提案值,回填一次后校准);容量不足时缩周期,不砍验收
迁移任务:换样本/换工具/换受众
QCTR 预算:质量/成本/时效/风险四项的可测阈值
停止条件:连续两轮迁移失败或错误成本超阈值时的降负荷动作
```

### Phase 4:周期运行

训练环由 `xb-learning` 执行,本 Skill 只跟踪两件事:交接包完整(G/H、保留决定、已确认事实、否决项),训练记录落在 `<project>/memory/xbskill/learning/<slug>/`。

### Phase 5:周期验收与回填

按周期验收卡回填:QCTR 四项预算 vs 实际、迁移任务结果、证据分层变化、现实采用。回填结论写进四维证据账;未执行的项写「待测」,禁止从计划推导结果。

### Phase 6:画像再校准

每 1–2 个周期或用户给出新市场证据时:更新校准状态;画像被证伪信号命中时,向用户显形并重定四维目标权重,不静默继续旧计划。

## 分支规则

| 信号 | 处理 |
|---|---|
| 画像未校准 | 四维结论标「按假设运行」;Phase 6 设校准动作(收集 ≥2 份带日期 JD) |
| 用户处于耗竭或安全风险 | 暂停训练编排,先 `xb-wellbeing`;不增加训练量惩罚低表现 |
| 主瓶颈是单技能断点 | 交 `xb-learning` 跑训练环;本 Skill 只收证据回流 |
| B/O 维辨别出权限或流程限制 | 转 `xb-boundary` / `xb-company`,按结构问题处理 |
| 用户只要单次取舍 | 转 `xb-decision`,不建发展周期 |
| 用户想把流程交给机器 | 转 `xb-automation` 净收益六门 |
| 用户只要正式判级(非暂定) | 转 `xb-capability`,本 Skill 不重复判级;「测一下 / 快速看看」类请求留在本专科走快通道 |
| 周期验收连续失败 | 降负荷或换断点假设;不堆训练量,不降低验收标准 |
| AI 产出关键错误未被用户发现 | O 维翻转:暂停扩大编排,回核验断点补能力 |
| 跨周期中断后返回 | 读最近快照核对时效(岗位、画像校准、证据账),过期项重检 |

## 核心产物模板

**编排台账(O 维)**:

```text
任务分解:
分配:{AI / 协作者 / 用户}+{H 能级}+{权限来源}
验收标准:每项产物的可检查判据
核验记录:用户判断 / AI 生成 / 用户复核 / 现实采用 / 错误成本
```

**周期验收卡(T 维)**:

```text
周期目标与维:
QCTR 预算 → 实际(质量 / 成本 / 时效 / 风险):
验收者与证据坐标:
迁移任务结果:
翻转信号是否命中:
```

## 正例、反例与边界例

**正例:数据分析师的两年武装**

盘点出 D 维证据停在「多次产物」档、O 维从未建台账。编排第一周期:D 维异常处理断点,训练环交 `xb-learning`,用三份带变体的真实口径冲突案例做迁移任务;周期结束回填验收卡,D 维升档,QCTR 中「风险」项记录一次误判成本。画像标注「部分校准」(依据两份目标岗位 JD)。

**反例:工具清单当编排证据**

用户列出会用的 5 个 AI 工具和 20 条提示词。没有台账、没有核验记录、没有错误成本分账,O 维证据仍为空白;「会用工具」与「按权限编排并核验」分开判。

**边界例:应届生无岗位上下文**

画像前置条件「明确的岗位市场和时间范围」缺项。先转 `xb-goal` 定界目标市场与首份岗位,定界后再进四维盘点;本 Skill 不对应届场景硬跑两年画像。

## 验收用例

### 用例 1:模糊焦虑

输入:「AI 这么强,我怕三年后被淘汰,想武装自己。」

必须先过五候选辨别与画像前置条件(岗位市场、时间范围),给出校准状态;不得直接生成四维训练计划。

### 用例 2:证据已在

用户上季度经 `xb-capability` 建过能力档案。

必须直接读取既有档案填四维盘点,不重复盘问;差距表只列真实缺口。

### 用例 3:编排翻车

周期内 AI 生成的分析连续两次出现用户未发现的关键错误。

必须触发 O 维翻转条件:暂停扩大编排,回核验断点训练;不把错误归因于工具差,也不继续放大 AI 使用面。

### 用例 4:跨会话续接

一个月后用户返回说「接着练」。

必须读最近快照,核对岗位、画像校准状态与证据账时效;过期项重检后才编排下一周期,不机械执行旧 next step。

## 理论镜头落地

每题最多选 1–2 个,镜头必须产生观察、动作、字段和推翻条件,否则删除人名:

- **赫伯特·西蒙**:训练预算有限,先定最低能力门槛、周期预算和停止规则,用证据边际决定下一周期投给哪一维。
- **波普尔**:画像与四维结论都写证伪信号和观察窗口;市场证据推翻画像时显形重定,不护短。

## 持久化规则

默认只在当前会话运行。用户明确要求跨周期续接时:

1. 展示绝对目标路径:`<project>/memory/xbskill/ai-native/<slug>/`,存画像校准状态、四维证据账、周期验收卡;slug 用「岗位市场-维度」短横线小写串(如 pharma-data-d);训练明细留在 `learning/<slug>/`,本目录只存指针。
2. 取得用户确认后才创建目录;引用缺失时响亮报告,不静默新建空档冒充已有进度。
3. 不写入任何工具私有目录;材料权限遵守 `xb-learning` 的权限门,训练不产生对敏感材料的额外读取。
4. 快照经 `xb-save` 引用本目录,遵循其命名与不可改写规则。

## 现实验证与回流

每个周期回填后检查:QCTR 是否达标、迁移是否形成、四维证据账是否升降档、画像校准状态是否变化。预设翻转:市场证伪信号命中、四维结论被新样本推翻、连续两周期 QCTR 未达、AI/权限环境剧变。翻转发生时更新计划并显形原因,保留旧验收卡作为失败链,不覆盖。

训练周期揭示目标、权限或结构问题时,带最小交接包转对应专科;现实采用结果回流四维证据账。

## 输出与完成判定

输出:`画像校准状态`、`四维证据盘点与差距`、`主瓶颈与归属`、`周期卡`、`编排台账(O 维任务)`、`交接包`、`翻转信号`、`下一周期一个变化`。

- 计划与当前周期已交付、训练未执行:只说「发展干预已可执行」。
- 本轮提前转出专科时:未生成的产物项标「未生成」并写精确缺口,只交付已完成的辨别与交接包。
- 单周期验收通过:报告该维该档证据成立,不自动升级画像整体。
- 至少两个周期回填且画像校准为已校准时,才可在该范围内报告画像部分成立。
- 市场证据、权限或现实反馈缺失时写「无法验证」及精确缺口。

## 自检

画像是否按可校准假设运行并显形校准状态?四维是否都有证据规则与翻转条件?B/O 维是否先过了权限与流程的竞争解释?编排是否保持五项分账且权限边界清晰?是否一次只编排一个主瓶颈并正确交接?周期结论是否只用回填证据、区分了 Question 与 Problem?跨周期续接是否核对时效?

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