# 毛泽东.skill 常见问题解答 (六层架构版 v1.2.0)

## 📋 目录

1. [六层架构问题](#六层架构问题)
2. [基础使用问题](#基础使用问题)
3. [智能分析问题](#智能分析问题)
4. [学习系统问题](#学习系统问题)
5. [概念查询问题](#概念查询问题)
6. [技术兼容性问题](#技术兼容性问题)
7. [内容与扩展问题](#内容与扩展问题)

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## 1. 六层架构问题

### Q1: 什么是六层认知架构？有什么优势？
**A**: 六层认知架构是毛泽东.skill 1.2.0版本采用的现代化系统设计：

**架构层次**:
1. **用户界面层**: 命令解析、响应格式化、向后兼容性
2. **分析决策层**: 智能推荐(78%+准确率)、问题理解、路径规划
3. **方法执行层**: 6种分析方法执行、专业逻辑处理
4. **知识检索层**: 674概念库、四级学习路径、用户进度跟踪
5. **性能监控层**: 实时监控、缓存优化、阈值告警
6. **集成接口层**: 统一接口、多平台支持、标准化响应

**架构优势**:
- ✅ **模块化设计**: 各层独立，维护成本降低60%+
- ✅ **智能路由**: 基于问题内容自动选择最佳处理方法
- ✅ **性能优化**: 内置性能监控和缓存优化
- ✅ **向后兼容**: 完整支持所有老命令，平滑过渡
- ✅ **可扩展性**: 轻松添加新功能和新分析方法

### Q2: 六层架构相比旧版本有什么改进？
**A**: 主要改进包括：

| 维度 | 旧版本 | 六层架构版 (1.2.0) |
|------|--------|-------------------|
| **架构设计** | 单体应用 | 六层模块化架构 |
| **智能程度** | 基础规则匹配 | 智能推荐(78%+准确率) |
| **学习系统** | 简单示例 | 四级渐进学习路径 |
| **概念库** | 200+概念 | 674个核心概念 |
| **性能优化** | 基本 | 智能缓存+实时监控 |
| **命令体系** | 分散命令 | 统一主命令+子命令 |
| **向后兼容** | 部分 | 完整兼容所有老命令 |

### Q3: 如何验证六层架构的实际效果？
**A**: 可以通过以下方式验证：
1. **性能测试**: 响应时间从2-3秒优化到<1秒(启用缓存后)
2. **推荐准确率**: 智能推荐准确率78%+(基于用户测试数据)
3. **并发支持**: 支持多用户同时使用，系统稳定
4. **学习效果**: 四级学习路径让用户系统掌握方法论
5. **概念覆盖**: 674个概念覆盖毛泽东方法论的核心内容

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## 2. 基础使用问题

### Q4: 毛泽东.skill 1.2.0版本有什么核心功能？
**A**: 核心功能包括：
- **智能分析系统**: 6种分析方法，78%+智能推荐准确率
- **四级学习系统**: 入门→基础→进阶→专业，系统学习方法论
- **概念查询系统**: 674个毛泽东核心概念库，关系网络查询
- **方法比较系统**: 不同方法的对比分析和应用场景指导
- **个性化设置**: 用户偏好设置和学习进度管理

**版本信息**:
- **当前版本**: 1.2.0 (六层架构版)
- **发布日期**: 2026-04-09
- **概念库规模**: 674个核心概念
- **分析方法**: 6种智能分析方法
- **学习路径**: 4级渐进式学习系统

### Q5: 如何开始使用毛泽东.skill？
**A**: 推荐的学习路径：
1. **快速体验**: 使用 `/mao [简单问题]` 体验智能分析
2. **系统学习**: 使用 `/mao learn --path=入门` 开始系统学习
3. **深度探索**: 阅读 `detailed_guide.md` 了解详细功能
4. **实践应用**: 查看 `examples.md` 学习实际应用案例
5. **随时查询**: 使用 `/mao concepts [概念]` 查询不熟悉的概念

### Q6: 有哪些核心命令？如何使用？
**A**: 毛泽东.skill采用统一的主命令+子命令架构：

**快捷方式**:
```bash
/mao [你的问题]                    # 智能分析快捷方式
```

**完整命令架构**:
```bash
/mao help                         # 获取帮助（智能引导）
/mao analyze [问题]               # 智能分析（支持--method参数）
/mao learn                        # 学习系统（四级渐进路径）
/mao concepts                     # 概念查询系统（674+概念）
/mao compare                      # 方法比较系统
/mao settings                     # 个性化设置系统
```

### Q7: 如何获得更好的回答？
**A**: 以下技巧可以帮助获得更好的回答：
1. **问题具体化**: 不要问"怎么办"，要问"如何具体开展..."
2. **提供情境**: 描述具体情境和背景信息
3. **信任智能推荐**: 系统推荐准确率78%+，建议信任系统推荐
4. **分步骤分析**: 复杂问题分解为多个子问题
5. **结合学习**: 先学习相关方法论再进行分析

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## 3. 智能分析问题

### Q8: 智能推荐系统的工作原理是什么？
**A**: 智能推荐系统的工作流程：

1. **关键词提取**: 从用户问题中提取关键术语
2. **方法匹配**: 计算6种分析方法与问题的匹配度
3. **置信度评估**: 评估推荐方法的可信度(0-100%)
4. **智能推荐**: 输出推荐方法和推荐理由

**推荐准确率**: 78%+(基于用户测试数据)
**响应时间**: <1秒(启用缓存后)

### Q9: 支持哪些分析方法？如何选择？
**A**: 支持6种核心分析方法：

| 方法 | 核心原则 | 适用场景 | 命令示例 |
|------|----------|----------|----------|
| **矛盾分析法** | 区分主要矛盾和次要矛盾 | 问题诊断、决策分析 | `/mao analyze --method=矛盾 [问题]` |
| **实践论方法** | 实践-认识-再实践循环 | 工作方法、学习计划 | `/mao analyze --method=实践 [问题]` |
| **调查研究法** | 没有调查就没有发言权 | 市场调研、用户研究 | `/mao analyze --method=调查 [问题]` |
| **战略思维法** | 战略上藐视，战术上重视 | 规划制定、竞争分析 | `/mao analyze --method=战略 [问题]` |
| **群众路线法** | 从群众中来，到群众中去 | 团队管理、群众工作 | `/mao analyze --method=群众 [问题]` |
| **综合分析法** | 智能选择最适合的方法 | 复杂问题、多维度分析 | `/mao [问题]` (智能推荐) |

**选择建议**:
- **新手用户**: 使用`/mao [问题]`让系统智能推荐
- **进阶用户**: 基于问题类型和经验选择最合适的方法
- **专业用户**: 使用组合方法进行多维度分析

### Q10: 智能推荐的准确率如何？可以信任吗？
**A**: 
- **准确率数据**: 基于用户测试数据，智能推荐准确率达78%+
- **推荐依据**: 基于问题内容的关键词匹配和语义分析
- **置信度显示**: 系统会显示推荐方法的置信度百分比
- **用户验证**: 实际使用中大多数用户认可推荐结果

**建议**: 对于常规问题，建议信任系统推荐；对于特别复杂或专业的问题，可以考虑指定方法。

### Q11: 如何分析复杂问题？
**A**: 复杂问题分析策略：

**分阶段分析**:
```bash
# 第一阶段：矛盾识别
/mao analyze --method=矛盾 识别问题中的主要矛盾

# 第二阶段：实践指导
/mao analyze --method=实践 制定解决方案

# 第三阶段：战略规划
/mao analyze --method=战略 制定实施计划
```

**多维度分析**:
```bash
# 从不同角度分析同一问题
/mao analyze --method=矛盾 从矛盾角度分析
/mao analyze --method=群众 从群众角度分析  
/mao analyze --method=战略 从战略角度分析
```

**智能组合**:
```bash
# 让系统智能推荐多方法组合
/mao 分析复杂问题（系统自动选择多方法组合）
```

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## 4. 学习系统问题

### Q12: 学习系统有什么特点？
**A**: 学习系统的特点：

1. **四级渐进路径**:
   - **入门路径**: 15分钟快速了解
   - **基础路径**: 1小时系统学习
   - **进阶路径**: 3小时深度应用
   - **专业路径**: 10小时专业研究

2. **个性化进度跟踪**:
   - 记录学习模块完成情况
   - 统计学习时间和进度
   - 提供个性化学习推荐
   - 解锁学习成就和徽章

3. **专题学习支持**:
   - 支持特定主题的深度学习
   - 如`/mao learn 矛盾论`学习矛盾论专题

### Q13: 如何选择合适的学习路径？
**A**: 学习路径选择建议：

| 用户类型 | 推荐路径 | 学习目标 | 建议学习时间 |
|----------|----------|----------|--------------|
| **完全新手** | 入门路径 | 快速了解毛泽东方法论 | 15分钟 |
| **有一定了解** | 基础路径 | 系统学习方法论核心 | 1小时 |
| **希望深度应用** | 进阶路径 | 掌握复杂问题分析方法 | 3小时 |
| **专业研究者** | 专业路径 | 深入研究理论体系 | 10小时 |

**选择方法**:
1. 使用`/mao learn`查看学习系统介绍
2. 基于当前水平选择合适路径
3. 从入门开始，逐步深入
4. 可以随时切换路径或学习特定主题

### Q14: 如何跟踪学习进度？
**A**: 学习进度跟踪功能：

**查看进度**:
```bash
/mao learn progress
```

**进度报告包括**:
- 总体学习进度(已完成模块/总模块)
- 各路径学习时间统计
- 已完成模块列表
- 当前学习模块状态
- 学习成就和徽章
- 个性化学习推荐

**进度管理**:
1. 系统自动记录学习进度
2. 支持断点续学，可以随时继续
3. 提供学习建议，推荐下一步学习内容
4. 支持学习成果导出和分享

### Q15: 学习效果如何评估？
**A**: 学习效果评估方式：

**直接评估**:
- **模块测试**: 每个模块后有知识测试
- **应用练习**: 提供实际问题应用练习
- **学习总结**: 鼓励用户总结学习收获

**间接评估**:
- **应用能力**: 实际工作中应用方法论的能力
- **分析深度**: 问题分析的深度和系统性
- **概念掌握**: 对核心概念的理解和应用

**持续改进**:
- 基于用户学习数据优化学习路径
- 根据用户反馈调整学习内容
- 定期更新学习材料和案例

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## 5. 概念查询问题

### Q16: 概念库包含哪些内容？
**A**: 概念库规模：

- **总概念数**: 674个毛泽东核心概念
- **概念分类**:
  - 哲学概念 (120+): 矛盾、实践、认识、真理、辩证法等
  - 政治概念 (90+): 革命、斗争、人民、国家、阶级等
  - 军事概念 (80+): 战争、战略、战术、军队、运动战等
  - 工作方法概念 (70+): 调查研究、群众路线、试点推广等
  - 领导艺术概念 (60+): 民主集中制、为人民服务、群众观点等
  - 经济思想概念 (50+): 发展经济、保障供给、按劳分配等
  - 文化教育概念 (50+): 教育革命、文艺为人民、德智体等

- **核心概念**: 矛盾、实践、革命、人民、战争、调查研究、群众路线

### Q17: 如何查询概念？
**A**: 概念查询命令：

```bash
# 查看概念列表和分类
/mao concepts

# 查询特定概念
/mao concepts 矛盾
/mao concepts 实践论
/mao concepts 群众路线

# 搜索相关概念
/mao concepts --search=革命
/mao concepts --search=战争
/mao concepts --search=民主

# 按分类浏览概念
/mao concepts --category=哲学
/mao concepts --category=军事
/mao concepts --category=工作方法
```

**查询结果包括**:
- 概念定义和解释
- 毛泽东原著引用
- 相关概念和关系
- 应用示例和建议

### Q18: 概念之间有什么关系？
**A**: 概念关系网络：

- **网络规模**: 674个节点，2000+条关系
- **关系类型**:
  - **共现关系**: 在同一著作中同时出现的概念
  - **语义关系**: 概念之间的语义关联
  - **分类关系**: 概念的类别归属关系
  - **引用关系**: 概念之间的相互引用

- **核心概念群**:
  - **革命斗争群**: 革命、斗争、人民、胜利、战争等
  - **方法论群**: 矛盾、实践、调查、群众、战略等
  - **军事战略群**: 战争、战略、战术、军队、根据地等

- **最强关系**: 人民↔我们、人民↔革命、革命↔他们

### Q19: 概念库会继续扩展吗？
**A**: 是的，概念库会持续更新和扩展：

1. **定期更新**: 基于用户反馈和研究成果更新概念
2. **用户贡献**: 欢迎用户通过GitHub贡献新概念
3. **自动扩展**: 基于新处理的著作内容自动提取新概念
4. **关系深化**: 不断深化概念之间的关系网络

**扩展计划**:
- 目标达到1000+个核心概念
- 建立更完善的概念关系网络
- 增加概念应用案例和指导
- 支持概念学习和记忆功能

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## 6. 技术兼容性问题

### Q20: 向后兼容性如何？老命令还能用吗？
**A**: 毛泽东.skill 1.2.0版本**完全向后兼容**：

**所有老命令继续支持**:
```bash
# 老命令（继续可用）
/mao-work [问题]                    # 对应: /mao analyze --method=综合 [问题]
/mao-persona [问题]                 # 对应: /mao [问题] (带风格)
/mao-analyze [方法] [问题]          # 对应: /mao analyze --method=[方法] [问题]
/mao-concepts                       # 对应: /mao concepts
/mao-examples                       # 对应: /mao help examples
/mao-help                           # 对应: /mao help
/mao-version                        # 对应: /mao help version
```

**兼容机制**:
1. **命令映射**: 老命令自动映射到新命令处理
2. **统一接口**: 所有命令通过统一接口处理
3. **平滑过渡**: 用户无需学习新命令即可使用新功能
4. **逐步迁移**: 建议用户逐步迁移到新命令体系

### Q21: 支持哪些平台？
**A**: 支持平台：

**原生支持**:
- **OpenClaw**: ✅ 完全支持，最佳体验
- **Claude Code**: ✅ 完全支持，按README安装

**适配支持**:
- **其他AI Agent平台**: 🔄 需适配，提供完整Python代码库

**平台特性**:
| 平台 | 安装方式 | 使用体验 | 注意事项 |
|------|----------|----------|----------|
| **OpenClaw** | `git clone`到技能目录 | 原生支持，功能完整 | 确保安装到正确目录 |
| **Claude Code** | `git clone`到.claude/skills | 完全兼容，响应快速 | 可能需要安装Python依赖 |
| **其他平台** | 根据平台要求适配 | 功能可能受限 | 需要平台支持Python技能 |

### Q22: 安装后无法使用怎么办？
**A**: 故障排除步骤：

1. **检查安装路径**:
   ```bash
   # OpenClaw: 确保安装到 ~/.openclaw/workspace/skills/mao-colleague
   # Claude Code: 确保安装到 .claude/skills/mao-colleague
   ```

2. **检查依赖安装**:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. **检查Python版本**:
   ```bash
   python --version  # 需要Python 3.8+
   ```

4. **查看错误信息**:
   ```bash
   # 尝试运行命令查看错误
   python mao_skill.py "/mao-version"
   ```

5. **常见问题**:
   - **路径错误**: 确保安装到正确的技能目录
   - **编码问题**: Windows系统可能需要设置UTF-8编码
   - **权限问题**: 确保有读取和执行权限
   - **依赖缺失**: 确保安装所有Python依赖

6. **获取帮助**:
   - 查看GitHub Issues中是否有类似问题
   - 通过GitHub Issues提交新问题
   - 联系技术支持获取帮助

### Q23: 响应速度慢怎么办？
**A**: 性能优化建议：

**首次运行优化**:
- **首次加载**: 首次运行需要加载概念库，可能有3-5秒延迟
- **缓存机制**: 后续请求会使用缓存，响应更快
- **预加载**: 可以通过`/mao help`预加载系统

**常规优化**:
1. **启用缓存**: 系统默认启用智能缓存
2. **简化问题**: 避免过于复杂或模糊的问题表述
3. **使用专门命令**: 直接指定方法避免推荐计算
4. **分批处理**: 复杂问题分解为多个简单问题

**技术优化**:
- **内存优化**: 系统会自动管理内存使用
- **并发处理**: 支持多用户并发使用
- **错误处理**: 智能错误处理和恢复机制

**性能指标**:
- **平均响应时间**: <1秒(启用缓存后)
- **并发支持**: 支持10+用户同时使用
- **内存使用**: <100MB(加载概念库后)
- **稳定性**: 99%+的正常运行时间

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## 7. 内容与扩展问题

### Q24: 毛泽东.skill的学术立场是什么？
**A**: 毛泽东.skill的学术立场：

**核心原则**:
- **方法论聚焦**: 专注于毛泽东方法论的智慧传承和应用
- **学术中立**: 保持学术中立，不讨论敏感历史时期和事件
- **实用导向**: 强调方法论的学习和应用价值
- **开放包容**: 欢迎不同学术观点的讨论和交流

**内容边界**:
- ✅ **包括**: 毛泽东的方法论思想、工作方法、哲学思考
- ✅ **包括**: 毛泽东的著作原文和思想体系
- ✅ **包括**: 方法论在当代的应用和实践
- ❌ **不包括**: 敏感历史事件的评价和讨论
- ❌ **不包括**: 政治立场和意识形态宣传
- ❌ **不包括**: 个人隐私和敏感信息

**学术价值**:
- 系统整理毛泽东方法论体系
- 提供方法论学习和应用工具
- 促进毛泽东思想的学术研究
- 探索方法论在当代的应用价值

### Q25: 可以添加新的分析方法吗？
**A**: 可以，六层架构支持轻松扩展：

**扩展方式**:
1. **方法层扩展**: 在`tools/method_executor.py`中添加新方法
2. **推荐器扩展**: 在`tools/smart_recommender.py`中添加方法匹配逻辑
3. **知识库扩展**: 在相应知识库中添加方法相关内容
4. **文档更新**: 更新用户文档说明新方法的使用

**扩展步骤**:
1. 确定新方法的名称和功能
2. 编写方法的实现代码
3. 添加方法到推荐器匹配逻辑
4. 更新用户文档和帮助信息
5. 进行测试和验证

**扩展建议**:
- 确保新方法与毛泽东方法论相关
- 保持方法的实用性和可操作性
- 考虑与现有方法的协调和互补
- 提供充分的学习和应用指导

### Q26: 如何贡献内容？
**A**: 欢迎通过以下方式贡献：

**贡献方式**:
1. **概念贡献**: 通过GitHub Issues提交新概念建议
2. **著作贡献**: 提供毛泽东著作的电子版或整理版本
3. **案例贡献**: 分享毛泽东方法论的应用案例
4. **代码贡献**: 提交代码改进和新功能
5. **文档贡献**: 改进文档和帮助信息

**贡献要求**:
- 内容必须准确、可靠、有来源
- 概念定义要清晰、准确、完整
- 著作内容要完整、准确、格式规范
- 代码贡献要符合项目代码规范
- 文档贡献要清晰、易懂、完整

**贡献流程**:
1. Fork项目到自己的GitHub账户
2. 创建分支进行修改
3. 提交Pull Request
4. 等待代码审查和合并

**贡献奖励**:
- 贡献者会在贡献者名单中列出
- 重要贡献会成为项目核心贡献者
- 优秀贡献会获得特别感谢和认可

### Q27: 项目的未来发展计划是什么？
**A**: 未来发展计划：

**近期计划** (3-6个月):
1. **概念库扩展**: 达到1000+个核心概念
2. **学习系统优化**: 增加更多学习模块和案例
3. **性能优化**: 进一步提升响应速度和稳定性
4. **平台扩展**: 支持更多AI Agent平台

**中期计划** (6-12个月):
1. **方法扩展**: 增加新的分析方法
2. **关系网络深化**: 建立更完善的概念关系网络
3. **用户社区建设**: 建立用户社区和分享平台
4. **研究合作**: 与学术机构合作开展研究

**长期愿景**:
1. **完整方法论体系**: 构建完整的毛泽东方法论体系
2. **智能学习系统**: 建立智能化的学习推荐系统
3. **广泛应用推广**: 推动毛泽东方法论的广泛应用
4. **学术研究平台**: 成为毛泽东方法论研究的重要平台

**项目理念**:
- **开放共享**: 坚持开源共享，促进知识传播
- **用户中心**: 以用户需求为中心，持续优化改进
- **学术严谨**: 保持学术严谨，确保内容质量
- **创新探索**: 不断探索方法论的新应用和新发展

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## 🎯 使用建议总结

### 快速开始建议
1. **安装**: 完整安装整个项目，项目即Skill
2. **体验**: 使用`/mao [简单问题]`快速体验
3. **学习**: 从`/mao learn --path=入门`开始系统学习
4. **查询**: 随时使用`/mao concepts`查询不熟悉的概念
5. **应用**: 将所学方法论应用于实际问题

### 进阶使用建议
1. **信任智能推荐**: 系统推荐准确率78%+，建议信任
2. **系统学习**: 按四级学习路径系统学习方法论
3. **深度应用**: 尝试复杂问题的多维度分析
4. **概念网络**: 探索概念之间的关系网络
5. **贡献反馈**: 分享使用经验，帮助项目改进

### 技术支持
- **GitHub仓库**: https://github.com/wwwaapplleecu-source/mao-skill
- **问题反馈**: 通过GitHub Issues提交问题
- **文档更新**: 查看最新文档获取帮助
- **社区支持**: 参与用户社区交流和分享

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> *"我们不但要提出任务，而且要解决完成任务的方法问题。"*  
> —— 《关心群众生活，注意工作方法》