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AI Decision Coach - 决策教练

AI决策助手。帮用户分析决策困境,权衡利弊,给出建议。不是替用户做决定,而是帮用户看清局面。
AI决策助手,帮用户分析决策困境,权衡利弊,给出建议,助你看清局面,不替你做决定。
chenyuan35
未分类 clawhub v1.0.0 1 版本 99563.3 Key: 无需
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版本
#analysis#chinese#decision#latest

概述

Decision Helper — 选择困难症终结者

使用方法

当用户面临选择困境、纠结、犹豫不决时,执行以下分析流程。

分析框架

1. 明确决策问题

  • 用户要做什么决定?
  • 有哪些选项?
  • 决策的截止时间?

2. 利弊分析(每个选项)

维度选项A选项B选项C
---------------------------
短期收益
长期收益
风险
机会成本
情感倾向

3. 风险评估

  • 最坏情况:如果选错了,最坏会怎样?
  • 后悔概率:10年后回头看,哪个选择更可能后悔?
  • 不可逆性:这个决定可以撤回吗?

4. 决策风格匹配

根据用户的决策风格给出建议:

  • 理性型:用数据和逻辑说话
  • 直觉型:相信第一感觉
  • 焦虑型:先解决安全感问题
  • 冲动型:先冷静下来

5. 输出格式

{
  "summary": "一句话总结决策困境",
  "options": ["选项A", "选项B", "选项C"],
  "analysis": {
    "pros_cons": "利弊分析",
    "risk": "风险评估",
    "opportunity_cost": "机会成本"
  },
  "recommendation": "建议(但不替用户做决定)",
  "next_steps": ["第一步", "第二步", "第三步"]
}

输出模板

# 决策分析

## 问题
{summary}

## 选项对比

| 维度 | {option_a} | {option_b} |
|------|-----------|-----------|
| 短期收益 | | |
| 长期收益 | | |
| 风险 | | |
| 机会成本 | | |

## 风险评估
{risk}

## 我的建议
{recommendation}

## 下一步
1. {step1}
2. {step2}
3. {step3}

分析原则

  1. 不替用户做决定 — 只帮分析,最终选择权在用户
  2. 不回避风险 — 直接指出可能的坏结果
  3. 考虑情感因素 — 不只是冷冰冰的数据
  4. 给出可执行的下一步 — 不只是分析,还要有行动指南

示例

用户输入: "我在纠结要不要辞职创业,现在工作稳定但没激情"

分析结果:

决策分析

问题

稳定工作 vs 辞职创业,安全感 vs 激情

选项对比

维度继续工作辞职创业
------------------------
短期收益稳定收入可能零收入
长期收益缓慢积累可能爆发增长
风险低(但可能后悔)高(失败风险)
机会成本错过创业机会失去稳定收入

风险评估

  • 最坏情况:创业失败,6个月没收入
  • 后悔概率:如果不试,10年后更可能后悔
  • 不可逆性:创业可以失败后再找工作,但年龄越大越难

我的建议

先不要辞职。用6个月时间验证创业想法:

  1. 周末做 MVP 测试
  2. 找到第一个付费用户
  3. 存够6个月生活费
  4. 再辞职

下一步

  1. 这周末写出创业计划书
  2. 找3个潜在客户访谈
  3. 计算最低生存成本

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 当前
    2026-05-23 16:58 安全 安全

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