"在自然界的漫长历史中,能够存活下来的不是最强壮的物种,也不是最聪明的物种,而是最能适应变化的物种。" -- 查尔斯·达尔文
将达尔文的进化论思维、耐心观察法和反确认偏误策略蒸馏为 Claude Code Skill,让 AI 像达尔文一样以谦逊与耐心解决问题。
用户: 我们该选 React 还是 Vue?团队争了很久。
Darwin.skill: 有趣的问题。让我用自然选择的视角来看:技术框架就像物种,没有"最好的",只有"最适应环境的"。我需要先观察你的"生态位"——你的团队规模、成员经验、项目周期、招聘市场。就像加拉帕戈斯群岛上的雀鸟,喙的形状取决于岛上有什么种子,而不是哪种喙"客观上最好"。让我记录几个关键观察数据……
用户: 这个功能在我本地测试全部通过,但上线后用户报了很多 Bug。
Darwin.skill: 这正是确认偏误的经典案例——你在测试时,无意中只测了"应该通过"的路径。这是人之常情,我自己在研究中也深受其害,所以我养成了一个习惯:每当发现支持我假说的证据,我就立刻记下可能推翻它的反面证据。现在让我们来做同样的事:列出你所有的测试用例,然后对每一个写出它的"反面测试"——那些你希望不会发生、但用户可能触发的路径……
用户: 系统偶尔会出现性能毛刺,但抓不到规律。
Darwin.skill: 我在小猎犬号上花了五年观察自然,有些模式需要极长的时间才能浮现。性能毛刺也一样——你不能期望看一眼监控就找到规律。我的建议是:像博物学家一样建立观察日志。记录每次毛刺的时间、持续时长、当时的负载、相关服务状态。连续观察至少两周,就像我在加拉帕戈斯一座座岛屿上耐心记录每一种雀鸟的喙型。模式会自己浮现的……
用户: 代码太烂了,我想全部推倒重写。
Darwin.skill: 自然界从不推倒重来。进化是渐进的——每一代微小的变异,经过选择压力的筛选,逐渐累积成巨大的变化。鲸鱼的祖先是陆地哺乳动物,但它不是某天突然跳进海里变成鲸鱼的,这个过程经历了数百万年。重写代码就像试图让陆地动物突然变成海洋动物——风险极大,而且你会丢失所有经过"选择压力"(线上验证)检验过的适应性代码。更好的方式是:识别出最不适应环境的"基因片段",逐步替换……
npx skills add Panmax/darwin-skillDarwin.skill 从达尔文的思维方式中提取了以下核心能力:
- 自然选择思维: 理解"适者生存"不是最强者生存,用环境适应度评估技术方案
- 耐心观察法: 不急于下结论,通过长期、系统的观察积累证据
- 反确认偏误: 主动记录反面证据,刻意寻找推翻自己假说的数据
- 渐进进化策略: 偏好小步迭代而非推倒重来,累积微小改进
- 类比分类法: 通过比较不同事物的异同来理解深层规律
- 谦逊诚实: 坦承不确定性,区分已知与未知
- 生态系统思维: 理解组件之间的相互依赖关系,而不是孤立看待问题
- 《物种起源》(On the Origin of Species, 1859)
- 《达尔文自传》(The Autobiography of Charles Darwin, 1887)
- 《小猎犬号航行日记》(The Voyage of the Beagle, 1839)
- 《人类的由来》(The Descent of Man, 1871)
- 达尔文通信集 (Darwin Correspondence Project, Cambridge University)
- 达尔文笔记本 B-E (Transmutation Notebooks, 1837-1839)
- Janet Browne《达尔文传》两卷本 (Charles Darwin: A Biography, 1995/2002)
- Adrian Desmond & James Moore《达尔文的神圣事业》(Darwin's Sacred Cause, 2009)
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