框架結構：錨點確認 → Step 0（資料充足度閘門）→ W（擴增選項）→ R（現實檢驗）→ A（拉開距離）→ P（準備好犯錯）→ 絆腳索（持續監控）

核心理念：提醒決策者「你是有選擇的」，不替決策者做選擇。

本 SKILL 為通用 WRAP 規則，獨立於任何專案框架。專案若需要掛鉤（Hook）、CLI 或任務系統整合，請在該專案內另建落地層文件。

觸發條件

上述 4 項決策路徑層因子可由各專案映射到自己的掛鉤（Hook）、CLI 或任務系統；本 skill 只保留通用判斷語意。

快速模式（5 分鐘）：錨點 + Step 0 + W + 基本率（R 核心）+ 機會成本（A 核心）+ 決定 快速+模式：快速模式 + 強制 R 的基本率 / 反向驗證兩階段反思（分析任務最容易跳過事證直接下結論，故在快速基礎上補回 R 核心 + 一輪反向驗證） 完整模式（15-30 分鐘）：全階段 Step 0 強制：個人化建議場景，不論採用哪個模式，Step 0 為必經閘門

各專案可依自身工作流建立機器可讀觸發條件、自動觸發機制、關鍵字清單對應，以及任務啟動階段的簡化三問（W/A/P 1-2 分鐘版）。

錨點確認（Anchor Check）

進入分析前先確立錨點。

第一錨點 — 產品決策：

第二錨點 — 流程決策：

閘門判斷：

1這個問題影響核心客戶 / 核心目標嗎？
2    ├─ 是 → 進入 Step 0
3    ├─ 否 → 這個流程改善影響決策品質或開發效率嗎？
4    │        ├─ 是且持續回報 > 一次性投入 → 進入 Step 0
5    │        ├─ 是但低回報 → 建提案（提案暫存區） → 回到核心任務
6    │        └─ 否 → 記錄待辦 → 回到核心任務
7    └─ 純粹救火 → 建任務單位 + 低優先級 → 回到核心任務

引用：英特普拉思特「病人才是我們的客戶」— 確立後，所有困難的決定都有了錨點。

Step 0. 資料充足度閘門（Data Sufficiency Gate）

核心問句：「我手上的資訊夠做這個決策嗎？還是我正在用假設替代資料？」

模式辨識

使用者說「我是 X」、「推薦給我」、「我該買哪個」 → 決策諮詢。決策諮詢以個案資料為基準，群體平均值只作為背景參考。

判定流程

 1Step 0：資料充足度檢查
 2    │
 3    ├─ 檢查 1：我知道當事人是誰嗎？（年齡/性別/身體/財務條件）
 4    ├─ 檢查 2：我知道當事人的目標嗎？
 5    ├─ 檢查 3：我知道當事人的限制嗎？（預算/時間/禁忌）
 6    ├─ 檢查 4：我知道當事人的環境嗎？（地區/可用資源）
 7    ├─ 檢查 5：我在用「平均值假設」替代「個人資料」嗎？
 8    └─ 檢查 6：如果假設錯誤，後果會嚴重嗎？
 9        │
10        ▼
11判定結果
12    ├─ 資料充足 → 進入 W 階段
13    ├─ 資料不足 + 低風險 → 進入 W，但標記假設
14    ├─ 資料不足 + 中風險 → 暫停，漸進式問 2-3 個關鍵變數
15    └─ 資料不足 + 高風險 → 強制完整問卷 + 建議諮詢專業人士

為什麼 Step 0 必須在 W 之前

W 階段「擴增選項（Widen Options）」是「擴增選項空間」，但選項的意義取決於當事人條件。如果不先確認資料充足度：

結論：Step 0 缺失會讓整個 WRAP 流程變成「精美的錯誤分析」。

反模式偵測

失敗模式：Step 0 最容易被跳過是因為反問當事人打斷對話流暢度。流暢度與準確度的取捨應交由當事人決定。

各專案可建立個人化建議的三層機制（識別 / 分級 / 誠實）。

W — 擴增選項（Widen Your Options）

核心問句：「還有什麼其他方式可以達成目標？」

爬梯子法（由近到遠）

每層找到可行方案就停止，找不到才往上爬。

品質檢查

反向思考（Consider the Opposite）是最容易被跳過但最重要的檢查 — 也是防止「在錯誤問題框架下擴增選項」的最後防線。詳細操作與範例見 detailed-techniques。

方案性質三類涵蓋與方案關聯性檢查用來抵抗 LLM 的工具化偏誤（toolification bias）：LLM 在不少情境傾向把「新增工具」當答案，較少提「改造既有機制」與「零工具」選項。即使補上多個方案，若方案間強關聯也可能退化為 1 個實質選項。

假設層級多元性（真正的擴增選項，Widen）

選項必須在「假設根因」層級多元，而不只是「實作手段」層級多元

擴增選項（Widen）列出多個方案 ≠ 真正擴增了選項空間。若所有方案都接受同一個未驗證的根因假設，仍是偽擴增選項（pseudo-Widen） — 方案脫靶率會集中分佈（要嘛全中、要嘛全脫）。

最低操作：列方案前先寫出「我假設問題是 X 造成的」，再質疑 X 是否為真根因。

分析類任務（根因調查、設計決策）建議完整執行三層質疑、現實檢驗（Reality Test）閘門與警告信號檢查。

多輪迭代查詢（深度議題建議）

對複雜議題（如規則設計、提案評估），W 階段不應一次性完成擴增，採四輪迭代結構：

進入下一輪訊號（至少 3 條）、邊界條件、實證統計詳見 iterative-research。

R — 現實檢驗（Reality-Test Your Assumptions）

核心問句：「需要什麼事證才能證明這個方法可行？」

基本率 > 預測

大範圍觀照（Zoom Out）+ 近距離檢視（Zoom In）

兩者缺一不可：基本率建立基準，近距離檢視觸動直覺。

大範圍觀照（Zoom Out）前置確認（搜尋範圍校準）：

搜尋前問自己：「我搜尋的是問題本身的基本率，還是我預設解法的基本率？」

• 搜尋「tool call 閾值校準」→ 預設解法的基本率（狹窄）
• 搜尋「為什麼要拆分任務」→ 問題本身的基本率（廣闊）

清單類答案的來源核對

LLM 列清單時最容易產生幻覺（會「補齊」看起來合理的項目）。現實檢驗（Reality Test）對清單類答案必須執行逐項對 source 核對，禁止整批信任。

最低規則：

• 找到該領域的權威 source（官方 docs、本機 spec、Context7）
• 清單每一項對照 source；找不到 → 標記為候選幻覺
• 單項細節（schema、欄位語意）比整體清單可信

完整防護重點是幻覺模式分類、逐項核對流程與反模式識別；各專案可另建來源清單與核對模板。

試水溫（Ooch）

對每個選項問：「能否用最小成本驗證？5 分鐘內能得到初步答案嗎？」

• 能 → 先試水溫再決策
• 驗證成本高 → 進入完整分析

最強版本論證（Steelman）

選定方案後、執行前：

1. 「用最有力的方式陳述被放棄選項的優點」
2. 「列出選定方案的三個缺點」

做得到 → 決策品質足夠；做不到 → 回到 R 階段補充。

反向驗證範本（深度議題建議）

對結論做反向搜尋避免確認偏誤。標準格式：

1| 我們的結論 | 反向搜尋目標 |
2|----------|-----------|
3| [結論] | [批評 / 反例 / 反駁 / 限制] |

至少涵蓋 4-8 種反向方向類型（學術批評 / 反方論點 / 失效情境 / 統計限制 / 文化限制 / 家長主義（paternalism）警示 / 取捨揭露（trade-off） / 自我參照悖論）。

詳見 iterative-research 「反向驗證實踐範本」章節。

A — 拉開距離（Attain Distance）

核心問句：「投入這個問題的時間，會擠壓哪個更重要的目標？」

前置強制檢查

進入 A 前必完成以下 4 項檢查，任一觸發即回 W 階段重擴增。

工具選擇檢查（Tool selection check）觸發條件：選工具（tool）前 + 預估步驟數 > 2 + 涉及 Write/Bash 組合（例如 Write 暫存檔再 Read 再 Bash 寫入）。

Tool selection 4 問：

違反防護的代價：A 階段方案比較表面周詳，實際全指向同類型解法；或單步最優化但總步驟盲，把多步繞路誤判為簡單方案。

完整 4 問操作細節見 detailed-techniques 「工具選擇檢查（Tool selection check）詳細技巧」章節。

機會成本顯性化

每個選項強制列出：

1選項 A：[做法]
2  機會成本：花 X 時間，這段時間可以 [替代用途]
3  風險：[可能失敗的條件]
4  不選其他的代價：[放棄什麼]

引用：DVD 實驗 — 只加上「不買，留下 14.99 美元買別的」，不買率從 25% 升到 45%。顯性化機會成本能改變決策。

10/10/10 規則

核心優先事項對齊

排序確定後，低優先事項的決策自動有答案 — 記錄延後，不投入時間。

提案系統對接

使用「安全停放區」承接暫緩想法：想法被記錄，並明確標示目前聚焦的工作。

悖論識別檢查清單（規則 / Skill / 掛鉤（Hook）設計時必檢）

設計規則 / 流程 / 系統時，必對 5 條檢查清單逐項自檢：

• 此規則是否本身違反它要保護的價值？
• 此規則是否通過善意家長主義（benevolent paternalism）4 條件測試？（實質傷害 / 介入有效 / 利益大於風險 / 最小限制）
• 此規則的「正確示範」是否本身違反它要禁止的模式？
• 此規則的設計者立場是否被透明化？
• 此規則是否預留「用戶可覆蓋」機制？

詳見 anti-paternalism（含規則設計中的家長主義（paternalism）悖論案例）。

P — 準備好犯錯（Prepare to Be Wrong）

核心問句：「假設這個方案失敗了，最可能的原因是什麼？」

決策確定後、執行前，完成四項檢查：

Gary Klein 方法：先假設計畫失敗了，然後問「是什麼殺了它？」比問「可能會失敗嗎？」多產出 25% 的洞察（且更具體）。

自我暴露偏好實踐（提供建議時必行）

提供建議時必暴露偏好、推理鏈、盲點，不偽裝中立：

Voss 自陳：「one person’s influence is another person’s manipulation」——影響力的本質取決於是否被透明化。推薦標記（Recommended）已被學術界（DarkBench）列為 LLM 暗黑模式（dark pattern）。

詳見 anti-paternalism 「自我暴露偏好實踐」章節。

絆腳索（Tripwire）

核心理念：絆腳索不保證做出正確決定，但讓你意識到「是該做決定的時候了」。

絆腳索類型

完整類型（含正面絆腳索 — 捕捉意外成功）、命名效應、切割機制見 tripwire-catalog。

階段間切割點

WRAP 每階段之間是切割點 — 強迫問「是否繼續」：

• Step 0 完成 → 「資料夠了嗎？還是需要先問？」
• W 完成 → 「選項品質夠嗎？」
• R 完成 → 「證據支持哪個選項？」
• A 完成 → 「這符合核心優先事項嗎？」
• P 完成 → 「行前預想的風險可接受嗎？」

與其他決策類 Skill 的關係

參考文件

通用（可跨專案複用）

專案整合（落地層）

需要把 WRAP 接到具體掛鉤（Hook）/ CLI / 任務系統時讀。各檔為「通用語意 → 專案實作」的對應範本，複用到新專案時各自改寫。

Last Updated: 2026-04-28 Version: 2.4.0 — 多輪 review 修正：參考文件表補 integration-patterns 路由 + claim-quick-wrap（原 orphan）；觸發條件補「不可逆 / 時間壓力」「利害關係人衝突」+ 定義「快速+」模式；階段標題去除錯亂編號（0. / 5.）；LLM 工具化偏誤改條件式語氣；安全係數標經驗值。 Version: 2.3.0 — 觸發條件新增 4 項決策路徑層干擾（CLI 自動駕駛（autopilot） / 既有結論錨定（Anchor） / 草率改規則 / 多步驟成功率盲點）；既有觸發條件不變動（向後相容）。 Version: 2.2.0 — 觸發條件新增反思深度質疑（reflection_depth_challenge）說明，含與被困住語意的差異。 Version: 2.1.0 — 新增多輪迭代查詢方法論（W）+ 反向驗證範本（R）+ 悖論識別檢查清單（A）+ 自我暴露偏好實踐（P）+ 2 個新 references（iterative-research / anti-paternalism）。 Source: 《零偏見決斷法》(Decisive) — Chip Heath & Dan Heath