行为设计技能 · 为 Claude Code 构建
人类跑着一套操作系统。这个 skill 是逆向工程工具。
当你在设计流程、写文案、或审查产品时，行为设计那层通常靠直觉处理。这个 skill 让它变成显式的——命名机制、展示组合效果、标记滥用风险。
它作为 Claude Code skill 运行：装好之后，Claude 会把涉及人类决策设计的任务路由到一套结构化的参考体系，而不是靠感觉回答。
适用场景：产品 onboarding、转化、留存、定价、内容、社区、增长。
不适用场景：纯写作润色、翻译、代码调试、没有决策设计成分的问题。
git clone https://github.com/skitse/Human-OS-Backdoor ~/.claude/skills/human-os整个仓库即是 skill 本体，clone 到哪里就从哪里加载。
下次会话 Claude Code 自动加载。
涉及人类决策设计的任务会自动触发。也可以手动指定模式：
| 模式 | 触发词 | 效果 |
|---|---|---|
| 自适应 | (不指定) | 小任务轻触，复杂任务展开全栈 |
/stealth 隐身 |
/stealth 或 隐身 |
静默应用，不显示机制标注 |
/scan 扫描 |
/scan 或 扫描 |
先出行为机会扫描，再给设计 |
/deep 深度 |
/deep 或 深度 |
完整流程：扫描 + 机制 + 风险 + 上线建议 |
/combo 组合 |
/combo 或 组合 |
聚焦机制组合与交互效应 |
/defend 防御 |
/defend 或 防御 |
加入滥用检查和保护用户信任的替代方案 |
示例：
设计一个习惯追踪 App 的 onboarding 流程 /deep
帮我审查这个定价页面 /scan
用损失厌恶重写这个 CTA /stealth
检查这个留存循环有没有黑暗模式 /defend
9 个模型，覆盖人的信息处理、决策和行动机制：
| 文件 | 内容 |
|---|---|
cognitive-architecture |
双系统、认知负荷、预测编码 |
heuristics-biases |
锚定、损失厌恶、默认效应、诱饵、沉没成本 |
social-dynamics |
社会证明、互惠、权威、从众 |
affective-dynamics |
蔡加尼克、好奇心、可变奖励、心流 |
motivation-regulation |
习惯、身份认同、执行意图、进度感 |
perception-attention |
流畅性、模式中断、视觉层级 |
attention-economics |
通知预算、渠道疲劳、新奇衰减 |
trust-architecture |
信任形成、数字信任信号、信任修复 |
pricing-economic-decisions |
支付痛苦、心理账户、支付意愿塑造 |
14 个应用场景：
saas-products · social-commerce · viral-growth-loops · games-gamification · community-social · content-hooks · video-content-psychology · linguistic-triggers · cultural-psychology · sales-psychology · interpersonal-persuasion · meme-engineering · behavioral-finance · dark-patterns
| 文件 | 用途 |
|---|---|
combo-patterns |
17 个高杠杆机制组合，含真实产品案例 |
anti-patterns |
被误读为偏差的适应性特征，以及会反噬的设计动作 |
scan-protocol |
/scan 和 /deep 模式使用的行为机会扫描协议 |
model-index |
快速候选机制定位索引 |
dialogues/ |
跨领域辩论（神经科学 × 增长黑客；销售心理 × 叙事心理） |
每个请求在输出前先分级：
| 级别 | 范围 | 示例 |
|---|---|---|
| T0 | 不需要行为层 | 改个错别字 |
| T1 | 单点决策 | 重写一个 CTA |
| T2 | 单个有边界的流程或产物 | onboarding 序列、定价页面 |
| T3 | 多步骤系统或高风险场景 | 完整留存循环、金融产品 |
投入随级别缩放。T1 给一个机制加一段短注。T3 给完整扫描、风险和上线注意事项。
每个请求在产出前都会过一道门。
以下情况会拒绝或改写：假稀缺、假社会证明、隐式同意、故意成瘾循环、对弱势用户施压。当目标合理但手段不合理时，改写成透明的替代方案。
健康、金融、儿童、危机等高风险场景，无论级别如何都会额外审查。
详见 references/anti-patterns.md 和 references/domain-playbooks/dark-patterns.md。
harness/ 目录包含基于 promptfoo 的评测套件：
# 静态检查（不需要 API Key）
python3 harness/scripts/run_all_checks.py
# 验证 skill 打包是否完整
python3 harness/scripts/check_packaged_skill.py
# 完整评测（需要 ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY）
python3 harness/scripts/run_eval.py测试覆盖：级别分类、模式行为、安全门决策、参考文件路由，约 30 个标注 case。
- 不是提示词注入工具
- 不是黑暗模式生成器
- 不能替代真正理解你的用户
- 不保证任何机制对你的具体产品有效
行为科学给你机制。机制是否适用于你的场景，仍然是判断题。
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├── SKILL.md # Skill 定义（Claude Code 入口）
├── references/
│ ├── model-index.md
│ ├── scan-protocol.md
│ ├── anti-patterns.md
│ ├── combo-patterns.md
│ ├── models/ # 9 个认知模型
│ ├── domain-playbooks/ # 14 个领域 playbook
│ └── dialogues/ # 2 个跨领域辩论文件
└── harness/ # Eval 测试套件
├── tests/
├── scripts/
└── promptfooconfig.yaml