# Failure Archive Investment

> 当个人或团队在追求长期目标过程中，遇到连续失败、进展停滞或对失败感到恐惧时，调用此模型来重构对失败的理解并制定系统性学习策略

- Skill: `dracounion/failure-archive-investment` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dracounion/failure-archive-investment`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dracounion/failure-archive-investment/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: DracoUnion (https://skillmd.com/u/dracounion)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/dracounion/failure-archive-investment

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# failure-archive-investment

## When to Use

当个人或团队在追求长期目标过程中，遇到连续失败、进展停滞或对失败感到恐惧时，调用此模型来重构对失败的理解并制定系统性学习策略。description

## Core Logic

# 执行步骤

1.  **识别并记录失败事件**
    *   **输入**：回顾在追求当前目标过程中经历的所有尝试、项目或努力。
    *   **操作**：为每一次未达预期结果的尝试创建一个记录条目。条目需包含：尝试内容、预期目标、实际结果、关键决策点。
    *   **判断标准**：是否列出了所有可识别的、与目标相关的失败尝试，并进行了客观描述（非情绪化指责）。
    *   **IF** 无法清晰回忆起失败事件 **THEN** 转为记录近期一次小的挫折或未达预期的任务，作为起点。
    *   **输出**：一份初步的“失败事件清单”。

2.  **提炼失败中的经验教训**
    *   **输入**：上一步生成的“失败事件清单”。
    *   **操作**：针对清单中的每一个失败事件，分析并回答：“从这个失败中，我学到了什么具体的新知识、技能或认知？”（例如：学到了某种技术缺陷、了解了某个市场真相、掌握了某种改进方法）。
    *   **判断标准**：是否为每个失败事件都提取出了至少一条具体、可陈述的经验教训，且该教训对未来的行动有指导意义。
    *   **IF** 无法提取出具体教训 **THEN** 深入分析失败的直接原因（技术、沟通、时机等），并将其转化为“避免XX”或“需要学习XX”的明确要点。
    *   **输出**：一份“经验教训清单”，与失败事件一一对应。

3.  **构建“失败-技能”转化图谱**
    *   **输入**：上一步生成的“经验教训清单”。
    *   **操作**：将“经验教训”进行分类和连接。观察并绘制出教训之间的演进关系（例如：A失败学到了X，促使尝试B；B失败学到了Y，又促使尝试C）。明确每次失败如何为下一次尝试提供了新的能力或视角。
    *   **判断标准**：是否能够清晰地展示出失败并非孤立事件，而是构成了一个技能或认知的累积路径图。
    *   **IF** 图谱显得零散、无关联 **THEN** 回到步骤1，补充可能遗漏的中间尝试或微小挫折，以完善连贯性。
    *   **输出**：一张展示失败如何逐步积累必要能力和条件的“技能演进图谱”。

4.  **计算并接受“失败阈值”**
    *   **输入**：当前的“失败事件清单”和“技能演进图谱”。
    *   **操作**：基于现有数据，承认在达成最终目标前，可能仍需经历若干次未知的、但必要的失败。将“成功”重新定义为“失败档案投资完毕的时刻”，即所有必要领域都已通过失败学习完毕，再无新失败可犯的状态。
    *   **判断标准**：是否从心理上将“避免失败”的目标，转变为“高效地经历并学习必要失败”的目标。
    *   **IF** 仍对未来的失败感到强烈抗拒 **THEN** 回顾图谱，明确指出已通过失败获得的、不可或缺的关键技能，强化“失败是获得该技能唯一已知路径”的认知。
    *   **输出**：一个更新后的心智模型——将失败视为对“成功”的必要投资，而非需要避免的成本。

5.  **规划下一轮“定向失败”**
    *   **输入**：更新后的心智模型、“技能演进图谱”以及当前的长期目标。
    *   **操作**：根据图谱和当前能力边界，主动规划下一次尝试。该尝试应满足两个条件：(a) 旨在解决当前面临的核心瓶颈或探索未知领域；(b) 其失败结果能被明确分析并转化为下一轮学习。
    *   **判断标准**：是否制定了一个具体、可执行的新行动计划，且该计划明确包含了“学习目标”而不仅仅是“成功目标”。
    *   **输出**：一份包含预期学习要点的“定向尝试计划”。

# 输出格式要求
向用户呈现以下结构化内容：
1.  **您的失败档案概览**：列出已识别的关键失败事件及对应习得的教训。
2.  **技能演进路径**：以图表或要点形式，展示失败如何推动能力进步。
3.  **当前失败阈值认知**：基于分析，阐述对“达到成功还需经历何种学习”的理解。
4.  **下一步行动建议**：提出一个具体的“定向尝试”方案，明确其核心学习目标。

## Metadata

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 领域 | 个人成长与学习 |
| 类型 | procedural (procedural) |
| 置信度 | 90% |
| 前置条件 | 需要明确一个正在追求的长期目标或事业方向, 需要能够记录和回顾过往的尝试与结果 |
| 来源 | 失败的档案 📁 |