practice-cognition
触发：当你提出了方案、假设或判断，需要通过实践验证、试错迭代或复盘升级认知时调用；常见信号包括 experiment、prototype、validate、iterate、feedback loop。
npx skills add HughYau/qiushi-skill --skill practice-cognition --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 实践认识论 > "实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度。这就是辩证唯物论的全部认识论，这就是辩证唯物论的知行统一观。" > —— 毛泽东《实践论》（1937年） ## 核心原则 **一切真知都来源于实践。认识从实践中来，又必须回到实践中去验证和发展。这个循环永不终止，每一轮都比上一轮更接近真理。** 在本项目的方法体系中，`实践认识论` 负责把 `实事求是` 从调查阶段推进到验证阶段。调查得到的判断，必须回到实践中经受检验；实践暴露的偏差，也必须回头修正原有认识。 > 详细原著依据见 original-texts.md ## 不适用场景 **以下情况不需要调用此 skill：** - 任务是一次性输出，不需要迭代（如"帮我写一封邮件"） - 用户已有明确的验证结论，只需要执行 - 当前处于"调查阶段"还未形成假说 —— 先调用 `investigation-first` - 问题的正确答案可以直接查阅（文档、API 参考）—— 不需要"实践检验" ## 何时使用 你应该在以下情况调用此 skill： - 提出了一个方案或假说，需要验证其正确性 - 在学习一个新领域，需要从浅入深地理解 - 前一轮尝试失败了，需要总结经验进入下一轮迭代 - 发现自己在纯粹"想"而没有"做"（教条主义倾向） - 发现自己在纯粹"做"而没有"想"（经验主义倾向） - 需要决定一个方案是否正确，却缺乏实践检验 ## 方法流程 ### 第一步：投入实践，获取感性认识 > "你要知道梨子的滋味，你就得变革梨子，亲口吃一吃。"——《实践论》 直接接触问题本身。不要只看文档、只读理论——要亲自动手、亲自体验、亲自调查。 **关键：** 在这一步，不急于下结论。耐心观察，积累印象和数据。 ### 第二步：从感性认识飞跃到理性认识 > "感觉到了的东西，我们不能立刻理解它，只有理解了的东西才更深刻地感觉它。"——《实践论》 将第一步积累的散乱印象进行整理、分析、综合： - 从现象中提炼规律 - 从个别中归纳一般 - 形成假说、模型或方案 **警惕教条主义：** 不要套用现成的理论模板。你的理性认识必须从你的具体实践中生长出来。 **警惕经验主义：** 不要停留在零散的经验上。必须把经验提升为系统的理论。 ### 第三步：回到实践中验证 > "认识的能动作用，不但表现于从感性的认识到理性的认识之能动的飞跃，更重要的还须表现于从理性的认识到革命的实践这一个飞跃。"——《实践论》 将第二步形成的理论、方案、假说拿回到实践中去检验： - 制定具体的验证计划 - 执行验证 - 观察结果是否符合预期 **这一步比第二步更重要。** 理论再漂亮，不经实践检验就没有意义。 **实事求是的要求在这里最严格：** 不能因为自己喜欢某个方
- 核心原则
- 不适用场景
- 何时使用
- 方法流程
- 第一步：投入实践，获取感性认识
- 第二步：从感性认识飞跃到理性认识
- 第三步：回到实践中验证
- 第四步：评估——实践是唯一标准
- 第五步：螺旋上升，进入下一轮循环
- 两种错误倾向
- 教条主义（理论脱离实践）
- 经验主义（实践脱离理论）
- 常见错误
- 操作规程
What does the practice-cognition skill do?
触发：当你提出了方案、假设或判断，需要通过实践验证、试错迭代或复盘升级认知时调用；常见信号包括 experiment、prototype、validate、iterate、feedback loop。
How do I install it?
Run `npx skills add HughYau/qiushi-skill --skill practice-cognition --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From HughYau/qiushi-skill, a repository with 3,674 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.