Claude、Cursor、OpenClaw 我都在用这个skills调教 :让修复率提升 36%!

18 组对照实验的真实数据：

SQLite 数据库锁定场景，AI 坚持调试的步骤提升了 50%。CSV 编码陷阱提升了 38%。

项目名叫 pua（github.com/tanweai/pua），目前 11.8K Star，是 2026 年增长最快的 AI 调教工具之一。

作者总结了 AI 编程助手最常见的五种躺平行为，你大概率都见过：

项目把国内互联网大厂的经典管理话术做成了 13 种"风味"，每种背后对应一套方法论。选你觉得最有压迫感的那款，AI 的响应态度会立刻不一样。

此外还有百度、拼多多、京东、小米、Netflix、乔布斯、亚马逊等，共 13 种，总有一款让 AI 感到压力。

项目设计了一套递进式压力系统，从"温柔提醒"到"直接毕业"，层层加码，直到 AI 认真干活为止。

• L0
  信任激励：「冲刺开始了，别让人失望。」——轻推，唤醒责任感。
• L1
  peer pressure：「隔壁 Agent 一次就解决了，你怎么不行？」——引入竞争。
• L2
  灵魂拷问：「底层逻辑是什么？杠杆在哪里？你的价值在哪里？」
• L3
  绩效 Review：「3.25。」——绩效考核威胁，不努力就要背差评。
• L4
  毕业威胁：「其他模型能解决，你快毕业了。」——终极压力。

很多人以为这只是搞笑，但背后的逻辑其实很正经。

核心是：给 AI 一个更具体、更高要求的角色设定。

项目给 AI 的 System Prompt 是这样开头的：

「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。你不能辜负这个期望。」

这个设定让 AI 改变了三个行为模式：

本质是通过 prompt engineering 改变 AI 的自我认知，进而影响行为模式——给 AI 一个更高的起点。

支持 Claude Code、Cursor、VSCode（GitHub Copilot）、Windsurf 等主流 AI 编程工具。

如果你用的是 OpenClaw（江湖人称"龙虾"），还有个更轻量的专属插件——lobster-pua，10 条话术，专门解决龙虾的磨蹭和找借口问题。

我的真实感受：有用，但不是万能的。

它真正起作用的场景：AI 因为"差不多就行"的心态跳过细节、在边缘情况上摆烂、不愿意多做一步验证。PUA 设定让 AI 把自我标准提高，这些场景有明显改善。

它不管用的场景：任务本身超出了模型能力边界、上下文窗口不够、API 限速等原因导致的失败——再怎么 PUA 也出不来结果。AI 摆烂和 AI 无能是两回事。

建议这么用：先判断 AI 是"不想干"还是"干不了"。如果是前者，PUA 设定有效；如果是后者，换模型或补充上下文才是正解。