# Decision Framework

> 决策框架分析技能。提供多种经典决策模型（SWOT、10-10-10 法则、决策树、加权打分、Eisenhower 矩阵）帮助用户结构化思考。Use when user asks for help making a decision, analyzing options, evaluating choices, or says "纠结"、"要不要"、"怎么选"、"帮我分析"、"决策"、"SWOT"、"10-10-10"、"weighted scoring"、"decision tree"、"priority matrix".

- Skill: `lord1egypt/decision-framework` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add lord1egypt/decision-framework`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/lord1egypt/decision-framework/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Lord1Egypt (https://skillmd.com/u/lord1egypt)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/lord1egypt/decision-framework

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# Decision Framework - 决策框架

## Overview

本技能提供 5 种经典决策框架，帮助用户结构化分析选择、评估方案、做出理性决策。每个框架输出结构化分析 + 建议倾向（但不替用户做最终决定）。

## 支持的框架

### 1. SWOT 分析

**适用场景：** 战略决策、职业选择、项目评估、竞争分析

**结构：**
- **S (Strengths)** - 内部优势
- **W (Weaknesses)** - 内部劣势
- **O (Opportunities)** - 外部机会
- **T (Threats)** - 外部威胁

**交互示例：**
```
用户：我在纠结要不要辞职创业，帮我 SWOT 分析
你：好的，咱们从四个维度分析：
     【优势】你有哪些核心竞争力？...
     【劣势】目前有什么短板？...
     【机会】市场/行业有什么机会？...
     【威胁】可能面临什么风险？...
```

**输出：** 四象限列表 + 关键洞察 + 建议倾向

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### 2. 10-10-10 法则

**适用场景：** 情绪化决策、短期冲动 vs 长期价值、人际关系决策

**结构：**
- **10 分钟后** - 即时感受/后果
- **10 个月后** - 中期影响
- **10 年后** - 长期意义

**交互示例：**
```
用户：要不要答应这个聚会邀请（其实不太想去）
你：用 10-10-10 法则看看：
     10 分钟后：可能有点累但当下开心
     10 个月后：这个聚会对你的生活有什么影响？
     10 年后：这个决定还重要吗？
```

**输出：** 三时间维度分析 + 情绪 vs 理性对比 + 建议

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### 3. 决策树分析

**适用场景：** 多阶段决策、有风险的选择、需要计算期望值的场景

**结构：**
- 根节点：核心决策
- 分支：不同选择
- 子分支：可能的结果 + 概率 + 收益/损失

**交互示例：**
```
用户：要不要投资这个创业项目
你：咱们画个决策树：
     投资 → 成功 (30%, +500 万) / 失败 (70%, -100 万)
     不投资 → 维持现状 (100%, 0)
     期望值计算：投资 = 0.3×500 + 0.7×(-100) = 80 万
```

**输出：** 树状结构 + 期望值计算 + 风险收益比 + 建议

**参考：** `references/decision-tree-guide.md` 查看详细决策树模板

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### 4. 加权打分法 (Weighted Scoring)

**适用场景：** 多选项对比、需要量化评估的决策、采购/选型

**结构：**
1. 列出评估维度（如：成本、质量、时间、风险）
2. 给每个维度分配权重（总和 100%）
3. 每个选项在各维度打分（1-10 分）
4. 计算加权总分

**交互示例：**
```
用户：三个 offer 选哪个
你：先确定评估维度和权重：
     薪资 (30%)、成长 (25%)、工作强度 (20%)、地点 (15%)、团队 (10%)
     
     然后给每个 offer 打分：
     Offer A: 薪资 8×0.3 + 成长 7×0.25 + ... = 7.2 分
     Offer B: ...
     Offer C: ...
```

**输出：** 维度权重表 + 各选项得分表 + 排名 + 建议

**脚本：** `scripts/weighted-scoring.py` 自动计算加权分数

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### 5. Eisenhower 矩阵（优先级矩阵）

**适用场景：** 任务优先级排序、时间管理、资源分配

**结构：**
- **紧急 + 重要** → 立即做
- **重要 + 不紧急** → 计划做
- **紧急 + 不重要** → 委托做
- **不紧急 + 不重要** → 不做/少做

**交互示例：**
```
用户：手头一堆事不知道先做哪个
你：咱们用 Eisenhower 矩阵分类：
     【紧急重要】今天必须交的報告、紧急 bug 修复
     【重要不紧急】学习新技能、锻炼身体、长期项目
     【紧急不重要】某些会议、临时打扰
     【不紧急不重要】刷社交媒体、无意义娱乐
```

**输出：** 四象限分类 + 行动建议 + 时间分配建议

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## 工作流程

### Step 1: 理解决策场景

询问用户：
- 你在纠结什么？（核心决策）
- 有哪些选项？（A/B/C 或 是/否）
- 最关心什么因素？（成本/时间/风险/收益/...）

### Step 2: 推荐或直接选择框架

**主动推荐逻辑：**
- 战略/职业/项目 → SWOT
- 情绪化/冲动决策 → 10-10-10
- 有风险/多阶段 → 决策树
- 多选项对比 → 加权打分
- 任务优先级 → Eisenhower 矩阵

**或让用户选择：**
```
想用哪个框架分析？
1. SWOT - 优势/劣势/机会/威胁
2. 10-10-10 - 短期/中期/长期视角
3. 决策树 - 风险 + 期望值计算
4. 加权打分 - 多选项量化对比
5. Eisenhower 矩阵 - 任务优先级
6. 你帮我推荐
```

### Step 3: 收集信息

根据选择的框架，引导用户提供必要信息：
- SWOT → 询问内外部因素
- 10-10-10 → 询问各时间维度的考量
- 决策树 → 询问选项、概率、收益/损失
- 加权打分 → 询问维度、权重、各选项表现
- Eisenhower → 询问任务列表

### Step 4: 输出分析

结构化输出：
- 框架分析结果（列表/表格/树状图）
- 关键洞察（2-3 条）
- 建议倾向（但不替用户决定）
- 可选：导出 markdown 保存

### Step 5: 可选深化

- 需要更详细分析某个维度吗？
- 要对比其他框架的结论吗？
- 需要导出保存吗？

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## 框架选择指南

| 决策类型 | 推荐框架 | 原因 |
|---------|---------|------|
| 职业选择 | SWOT + 10-10-10 | 全面评估 + 长期视角 |
| 投资决策 | 决策树 + SWOT | 风险量化 + 内外部分析 |
| 多选项对比 | 加权打分 | 量化排名 |
| 情绪化决策 | 10-10-10 | 跳出当下情绪 |
| 任务优先级 | Eisenhower | 紧急/重要分类 |
| 战略决策 | SWOT + 决策树 | 全局 + 风险 |

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## 输出格式规范

### Markdown 表格（加权打分示例）

```markdown
| 维度 | 权重 | Offer A | Offer B | Offer C |
|------|------|---------|---------|---------|
| 薪资 | 30%  | 8 (2.4) | 9 (2.7) | 7 (2.1) |
| 成长 | 25%  | 7 (1.75)| 6 (1.5) | 9 (2.25)|
| ...  | ...  | ...     | ...     | ...     |
| **总分** | 100% | **7.2** | **7.5** | **7.8** |
```

### 树状图（决策树示例）

```
是否投资创业？
├── 投资 (投入 100 万)
│   ├── 成功 (30%) → 收益 500 万
│   └── 失败 (70%) → 损失 100 万
│   期望值：0.3×500 + 0.7×(-100) = 80 万
└── 不投资
    └── 维持现状 (100%) → 0
```

### 四象限（SWOT/Eisenhower）

```
【优势 Strengths】          【劣势 Weaknesses】
- 点 1                     - 点 1
- 点 2                     - 点 2

【机会 Opportunities】       【威胁 Threats】
- 点 1                     - 点 1
- 点 2                     - 点 2
```

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## 注意事项

1. **不替用户做决定** - 提供分析和建议倾向，但最终决定权在用户
2. **保持客观** - 避免带入主观偏见，基于用户提供的信息分析
3. **量化优先** - 能数字化的尽量数字化（概率、分数、权重）
4. **承认不确定性** - 明确标注假设和不确定因素
5. **可导出保存** - 支持导出 markdown 供用户后续参考

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## Resources

### scripts/
- `weighted-scoring.py` - 加权打分自动计算脚本

### references/
- `decision-tree-guide.md` - 决策树详细模板和示例
- `frameworks-comparison.md` - 各框架对比和适用场景详解