核心用法
fix: 前缀触发，用于接收用户行为修正反馈后的系统化改进流程。区别于普通问题修复，本技能强制要求先分析根因、再修复结构、最后解决当前问题的三段式处理。
关键机制：
- Step 0 强制TaskCreate：任何文本输出前必须先创建任务树，违反即视为流程破坏
- 5-Why深度分析：至少挖掘到第3层（结构性原因），禁止停留在症状层
- 四级修复优先级：Skill → Rule → Hook → 文档，确保修复投入结构性资产
显著优点
1. 防止复发设计：通过Skill/Rule/Hook的升级，将单次反馈转化为系统免疫能力
2. 强制执行纪律：TaskCreate前置、AskUserQuestion兜底，减少AI的擅自推断
3. DRY原则贯彻：明确禁止failed-attempts.md重复记录已纳入Skill/Rule的案例
潜在局限
- 流程重量：简单的拼写纠正也需完整5-Why+四级检查，可能过度工程化
- 权限依赖：Rule修复需AskUserQuestion确认位置，增加交互轮次
- Skill编辑风险：直接修改skill-kit文件可能引入新缺陷，无版本回滚机制
适合人群
- 需要长期维护复杂AI工作流的高级用户
- 追求"修复一次、终身受益"而非救火式处理的场景
- 具备Skill/Rule/Hook体系管理能力的开发者
常规风险
| 风险 | 说明 |
|------|------|
| 流程绕过 | 用户或AI跳过Step 0直接分析，导致任务追踪断裂 |
| 根因浅层化 | 满足于Why 1的症状修补，问题换个形式复发 |
| Skill膨胀 | 所有问题都升级到Skill修复，导致Skill过度复杂化 |
| 执行悬置 | 根因分析后未立即执行当前修复，任务 orphaned |