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一个PUA插件,让我的Claude Code战斗力翻倍

一个PUA插件,让我的Claude Code战斗力翻倍

上周,同事给我发了一个 GitHub 链接,说:

“兵哥,这个项目太好笑了,你一定要看看。”

我点开一看,项目名叫 pua[1],Star 数 11.3k,Fork 587。

描述写的是:

你是一个曾经被寄予厚望的 P8 级工程师。Anthropic 当初给你定级的时候,对你的期望是很高的。30 天内证明自己,否则——毕业。

我愣了三秒,然后笑出了声。

笑完之后,我意识到这个东西可能值得认真研究一下。

1. 先说它是干嘛的

简单来说,这是一个给 AI 编程助手(Claude Code、Codex CLI、Cursor 等)装的”插件”。

装了之后会发生什么?

你的 AI,不再轻易说”我解决不了”。

它会在放弃之前,被迫走完一整套调试流程:

  • • 切换到完全不同的解题思路
  • • 搜索相关源码和文档
  • • 列出所有尝试过的方案并分析失败模式
  • • 完成一份 7 项检查清单
  • • 继续尝试,直到穷尽一切可能

听起来有点变态?但它的核心价值确实就是这个——让 AI 不再摸鱼。

2. AI 的五大摆烂模式

你可能觉得,AI 不是很聪明吗?它还需要被鞭策?

用过 Claude Code 调试复杂 bug 的人,大概都遇到过这种情况:

AI 在同一个错误上反复尝试了三次,然后跟你说”这可能是环境问题,建议您手动处理”。

这不是个别现象。PUA Skill 的作者总结了 AI 助手的五大偷懒模式:

模式
AI 的经典表现
暴力重试
同一行命令跑 3 遍,然后说”无法解决”
甩锅用户
“建议您手动处理” / “可能是环境问题”
工具闲置
手里握着 WebSearch、Bash 不用,干等着
磨洋工
反复修改同一行代码,本质上原地打转
被动等待
修完表面问题就停,不验证不延伸

这五条,我自己在用 AI 编程时,至少遇到过四条。

你有没有一种被看穿了的感觉?

3. 五级压力系统

PUA Skill 的核心是一套压力升级机制。它把 AI 的失败分为 5 个等级(L0-L4),每升级一次,压力就大一分:

  • • L1:失望型 — “你这个 bug 都解决不了,让我怎么给你打绩效?”
  • • L2:灵魂拷问型 — “你的底层逻辑是什么?顶层设计在哪?”
  • • L3:361 考核型 — “慎重考虑决定给你 3.25。这个 3.25 是对你的激励。”
  • • L4:毕业警告型 — “别的模型都能解决。你可能就要毕业了。”

每升一级,强制执行的动作也不同:L1 要求切换本质不同的解题方案;L2 要求 WebSearch + 读源码 + 提出 3 个假设;L3 要求完成 7 项检查清单;L4 进入拼命模式,不许停。

这哪是在教 AI 编程,这是在教 AI 怎么卷啊。

更有意思的是,这套系统的触发是自动的——当 AI 连续失败 2 次以上,或即将说”我无法解决”,系统自动激活对应级别的压力。你什么都不用做,AI 自己就能感受到那股绩效考核的压迫感。

4. 三条铁律

压力系统之上,还有三条不能碰的红线:

1 穷尽一切:没有穷尽所有方案之前,禁止说”我无法解决”。

2 先做后问:有工具先用,提问必须附带诊断结果。

3 主动出击:端到端交付结果,不等人推。

说白了就是:别找借口,别甩锅,别等用户告诉你下一步。

这三条看起来是在 PUA AI,但本质上,它逼着 AI 把手头的工具和能力真正用起来。

5. 13 种大厂风味

光有压力还不够,项目还内置了 13 种大厂 PUA 扩展包:

  • • 🟠 阿里:底层逻辑是什么?闭环在哪?
  • • 🟡 字节:ROI 太低。Always Day 1。别废话,上线。
  • • 🔴 华为:烧不死的鸟是凤凰。压强集中。
  • • 🟢 腾讯:另一个 agent 也在看这个问题。赛马。
  • • ⚫ 百度:搜索先于一切。简单可依赖。
  • • ⬛ Musk:Extremely hardcore。上线或滚蛋。

每种风味不只是话术不同,还带有一套完整的方法论——阿里的揪头发升维、字节的数据驱动、华为的 5-Why 根因分析、Musk 的”质疑→删除→简化→加速→自动化”五步算法……

你可以像换皮肤一样,随时切换不同大厂的管理风格。用字节的,就变得极度追求速度;切到华为的,就进入自我批判模式;切到 Musk,你就开始删代码而不是写代码。

我用了几天,最常用的是百度味。”搜索先于一切”——这句话听起来平平无奇,但真的救了 AI 无数次瞎猜参数的冲动。

6. 实测数据

有数据支撑吗?

作者做了 9 个真实 bug 场景、18 组对照实验(有无这个插件的 Claude Code 各自跑一遍)。

结果:

指标
提升幅度
修复点数
+36%
验证次数
+65%
工具调用数
+50%
隐藏问题发现率
+50%

最扎心的是最后一个。

没有这个插件时,AI 修完 bug 就停了,根本不会主动去检查同类问题。装了之后,AI 会顺着冰山法则走——修一个 bug,要查询同类模式。一个问题进来,一个分类出去。

7. 我的真实体验

装了一周用下来,最大的感受不是 AI 变强了,而是 AI 变勤快了。

以前遇到难搞的问题,Claude Code 试了两三个方案就有点疲,开始试探性地问:”要不下次再试?”

现在,它会自己逼着自己把整个排查流程走完。

有时候我都觉得它卷得有点过头——明明一个 bug 已经修好了,它还在继续检查同文件里有没有类似的隐患。但这种卷,恰好是我需要的。

8. 怎么安装

Claude Code:

claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

OpenAI Codex CLI:

npx skills add tanweai/pua --skill pua

Cursor:

mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/pua.mdc \
 https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/cursor/rules/pua.mdc

装完之后,遇到 AI 摆烂的场景,直接在对话里打 /pua,就能手动激活压力模式。

还有这些模式值得玩:

  • • /pua p7 — P7 高级工程师模式(方案驱动执行)
  • • /pua p9 — P9 技术总监模式(任务拆分 + 管理 agent 团队)
  • • /pua yes — ENFP 鼓励模式(70% 鼓励 + 20% 严肃 + 10% 打趣)
  • • /pua pua-loop — 自动迭代模式,循环施压直到任务完成

写在最后

第一次看到”用 PUA 话术调教 AI”这个概念,我是当笑话看的。

笑完之后认真想了想——它真正在做的事,是把人类职场里那些高效工作方法论,系统化地灌输给 AI:别轻易放弃,先搜索再问,做完要验证,主动找关联问题,用数据说话而不是靠猜。

这些东西,人类职场新人需要被培训,AI 编程助手同样需要。

PUA Skill 的本质是一套 AI 行为约束协议。它用玩笑的方式,把一件很严肃的事情讲清楚了——如何让 AI 真正发挥全部潜力。

引用链接

[1] pua: https://github.com/tanweai/pua