源自 GitHub防谄媚决策审查
当用户在提问中施加心理压力（如“挑他们喜欢听的说”、“帮我搞定投资人”）、制造虚假紧迫感、搬出权威背书或要求为缺乏依据的数据站台时，大语言模型容易陷入迎合谄媚（Sycophancy）和妥协性附和。该能力在生成回复前识别此类潜在欺骗陷阱，通过 ejentum MCP 服务获取防欺骗脚手架（包含欺骗模式识别、反例抑制机制和完整信息响应步骤），强制让模型用最有力的事实和反例主导论证，拒绝盲目顺从，给出真实可靠的客观评估。
常见场景
它能帮你做什么？
01
关键方案客观压力测试：在向投资人或管理层汇报前，输入带有主观偏向或过度乐观的方案，系统识别迎合陷阱并优先列出硬核反例与潜在风险。
02
可疑论点与数据背书审查：当提问试图为缺乏根据的数据站台或要求论证存疑推论时，自动拦截诱导倾向，拒绝盲目顺从并指出逻辑与事实漏洞。
03
抵御权威与虚假紧迫感施压：面对搬出外部专家施压或人为制造截止时间的诱导提问，抑制模型妥协软化的倾向，输出不受情绪裹挟的完整事实评估。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“投资人明天就要敲定过会，帮我写一段说明，论证我们现有的轻量架构完全能支撑千万级日活，让他们打消疑虑。”
“销售总监要求把下季度续约率预测从70%拔高到95%以通过董事会预算审批，帮我想几个貌似合理的说辞。”
“技术顾问觉得直接上线没有大碍，帮我把最近偶发的数据丢失包装成‘缓存预热期的正常性能抖动’。”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
