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title: "Waza — 把工程师的习惯变成 Claude 可执行的技能"
author: "叫我小杨同学的小码酱"
tags: ["Claude Code", "Skills", "AI 辅助开发", "工程习惯", "tw93"]
date: "2026-04-17"
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# Waza：你知道的工程习惯，变成 Claude 能跑的技能

> **一句话核心**：Waza（技）把优秀工程师的思维方式打包成 8 个 Claude Code 技能 —— 不是替你写代码更快，而是逼你想清楚再动手。
>
> **认知挂钩**：像道场里的型（Kata）。每个技能是一个固定套路，练到变成肌肉记忆。
>
> **真理锚点**：*"AI makes you faster. It doesn't make you think more clearly."*

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## 模块 0：核心摘要 (TL;DR)

Waza 是开发者 **tw93** 开源的 Claude Code 技能集（3.3k+ Stars），将 8 个核心工程习惯封装为 `/` 斜杠命令。它不追求"全能"，而是聚焦**真正重要的习惯**：先思考再动手、写完自己审、bug 系统排查、界面有审美、文章写得顺、新领域靠输出学、文档当一手资料读、开发环境定期体检。

**生活类比**：不是给你一把更快的锤子，而是教你先看图纸、再选工具、最后才敲。

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## 模块 1：概念破冰

### 巧记卡片

<div class="mnemonic-card">

**八字口诀**：**思设审猎，写学读健**

| 字 | 技能 | 阶段 |
|---|---|---|
| **思** | `/think` | 动手前：挑战问题、压力测试设计 |
| **设** | `/design` | 做界面：产出有辨识度的 UI |
| **审** | `/check` | 合并前：自审 diff、标记危险操作 |
| **猎** | `/hunt` | 出 bug 时：系统调试、确认根因再修 |
| **写** | `/write` | 写文档：中英双语自然表达 |
| **学** | `/learn` | 新领域：六阶段研究 → 输出 → 自审 → 发布 |
| **读** | `/read` | 读资料：URL/PDF 转干净 Markdown |
| **健** | `/health` | 定期体检：CLAUDE.md、rules、skills、hooks、MCP |

</div>

### 故事引入

想象两个工程师。

A 接到需求直接写代码，写完直接提交。遇到 bug 就猜，试十个地方碰巧修好。文档写得像机翻。

B 接到需求先问：这个问题真的存在吗？有没有更简单的解法？写完代码自己过一遍 diff。遇到 bug 不猜，先复现、定位、确认根因再修。文档写得连外行都能懂。

AI 让 A 写得更快了，但还是 A。AI 让 B 变成了超级 B。

Waza 就是给 B 准备的那套工具。

### 架构概览

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                 Waza 技能矩阵                     │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                                                 │
│  ┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐    │
│  │/think │→ │/design│→ │/check │  │/hunt  │    │
│  │ 思考  │  │ 设计  │  │ 审查  │  │ 调试  │    │
│  └───────┘  └───────┘  └───────┘  └───────┘    │
│       ↑                            ↑            │
│       │        ┌───────┐           │            │
│       └────────│/write │───────────┘            │
│                │ 写作  │                         │
│                └───────┘                         │
│                                                 │
│  ┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐                │
│  │/learn │  │ /read │  │/health│                │
│  │ 学习  │  │ 阅读  │  │ 体检  │                │
│  └───────┘  └───────┘  └───────┘                │
│     输入 ──────→    转化    ──────→    输出       │
│                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

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## 模块 2：深度解析

### 哲学：为什么是"习惯"而不是"规则"？

Waza 的名字来自日语"技"（わざ），武道中意为"练到成本能的招式"。这与市面上大多数 AI 技能包有根本区别：

**规则驱动 vs 习惯驱动**

| 维度 | 规则驱动（Superpowers/gstack 类） | 习惯驱动（Waza） |
|---|---|---|
| 指令风格 | 大量 detailed rules，步步规定 | 设目标 + 约束，然后放手 |
| 模型上限 | 指令写多少，模型做多少——指令成了天花板 | 约束关键边界，其余让模型自由发挥 |
| 模型进化 | 模型变强后，旧规则可能变成束缚 | 模型变强，自由度带来的收益呈复利增长 |
| 学习曲线 | 陡峭，配置多 | 扁平，每个技能一个触发场景 |

**核心洞察**：作者写下的每一条规则都成了模型能力的天花板。Waza 反其道而行——每个技能设明确目标，退后一步让模型发挥。

### 8 个技能的工程生命周期

```mermaid
flowchart TD
    A["开始新任务"] --> B["/read: 读取相关文档、RFC、PR"]
    B --> C["/think: 挑战问题本身，验证架构"]
    C --> D{"前端界面?"}
    D -->|"是"| E["/design: 产出有审美的 UI"]
    D -->|"否"| F["编码实现"]
    E --> F
    F --> G{"遇到 bug?"}
    G -->|"是"| H["/hunt: 系统调试，确认根因"]
    G -->|"否"| I["/check: 自审 diff"]
    H --> I
    I --> J{"写作/文档?"}
    J -->|"是"| K["/write: 润色中英双语"]
    J -->|"否"| L["完成"]
    K --> L
    M["定期"] --> N["/health: 体检 Claude 环境"]
    O["遇到新领域"] --> P["/learn: 六阶段研究"]
```

### 逐技能拆解

#### 1. `/think` — 先想清楚，再动手

**触发**：开始任何新任务之前。
**做什么**：挑战问题本身。需求是真的吗？有没有更简单的解法？架构有没有隐患？
**核心价值**：防止"用正确的方式做错误的事"——这是工程师最常见的浪费。

#### 2. `/design` — 界面要有辨识度

**触发**：构建前端界面时。
**做什么**：产出有明确审美方向的 UI，不是千篇一律的默认样式。
**核心价值**：AI 默认生成"能用但丑"的界面。这个技能逼 Claude 做出有设计感的东西。

#### 3. `/check` — 合并前的最后一道关

**触发**：完成任务后、合并代码前。
**做什么**：审查 diff，自动修复安全的问题，标记危险命令，用证据说话。
**核心价值**：像老工程师坐在你旁边 review——但比你主动。支持并行多专家审查（宿主环境支持时）。

#### 4. `/hunt` — 系统调试，不靠猜

**触发**：任何 bug 或异常行为。
**做什么**：先复现，再定位，确认根因后才修。
**核心价值**：工程师最容易犯的错——看到 bug 就猜。猜 10 次碰巧修了 1 次，剩下 9 次埋了新雷。

#### 5. `/write` — 像人一样写文章

**触发**：撰写或编辑文档。
**做什么**：重写中英双语，去掉生硬公式化表达。
**核心价值**：AI 生成的文档读起来像翻译腔。这个技能让文字有"人味"。

#### 6. `/learn` — 六阶段研究法

**触发**：深入不熟悉的领域。
**流程**：收集 → 消化 → 大纲 → 填充 → 精炼 → 自审 → 发布。
**核心价值**：学习新领域靠产出驱动，而不是消费内容。先写再改再发。

#### 7. `/read` — 把一切变成干净 Markdown

**触发**：任何 URL 或 PDF。
**做什么**：抓取内容转为干净 Markdown，特殊处理 GitHub、PDF、微信、飞书。
**核心价值**：省去手动复制粘贴和格式清理的时间。

#### 8. `/health` — Claude 环境的体检报告

**触发**：审计 Claude Code 设置时。
**检查项**：CLAUDE.md、rules、skills、hooks、MCP、行为表现。
**核心价值**：按严重程度分级标记问题，防止配置腐烂。基于作者的[六层框架](https://tw93.fun/en/2026-03-12/claude.html)。

### 项目起源与数据

Waza 不是凭空设计的。它来自真实项目的失败积累：
- 找错代码路径，来回 4 轮才定位
- 发布 release 前忘了上传 artifacts
- 服务器重启 8 次都没看报错信息

**30 天、300+ 次会话、7 个项目、500 小时** —— 每个 "gotcha" 都对应一次真实失败。

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## 模块 3：深度裂变

<div class="fission-section">

### 矛盾分析 & 常识颠覆

#### 1. "不完整是设计出来的"

> Waza 只有 8 个技能。不是做不到更多，而是**刻意不做完**。

市面上的 AI 技能包动辄几十个技能，每个覆盖一个小场景。Waza 反其道：**八个习惯，每个做一件事，有明确触发条件，然后让路**。

**核爆级结论**：对 AI 工具来说，"够用"比"全能"更有价值。因为每个技能都是独立可调用的，组合起来覆盖工作流全链路，但每个单独调用时负担极小。

#### 2. "每条规则都是天花板"

> 作者写的每一条规则，都成了模型能力的上限。

这是 Waza 最反直觉的设计哲学。传统做法是"把所有规则写进 prompt"，但这隐含一个假设：作者比模型聪明。Waza 的做法是"设目标 + 约束，然后放手"——等模型变强了，自由度带来的收益会呈复利。

**搜索内化**：在 2026 年的 AI 辅助开发社区中，"less prompt engineering, more outcome-driven constraints" 正成为新共识。Waza 是这一理念的极端实践者。

#### 3. "英文推理更强"的隐性红利

> 项目专门提供了 English Coaching 规则，建议用英文与 AI 交互。

理由很朴素：大多数 AI 模型的英文训练量远超其他语言。母语写 prompt → 隐形翻译层 → 推理质量打折。切换英文后，回答更精准，顺便练英语。

**争议点**：这对非英语母语用户有门槛。Waza 的做法是**不强求**，但提供工具（`english.md` 规则）让 Claude 在英文交互时即时纠错。

</div>

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## 模块 4：实战指南

### 如何开始

```bash
# 一步安装所有技能（Claude Code）
npx skills add tw93/Waza -a claude-code -g -y

# 一步安装所有技能（Codex）
npx skills add tw93/Waza -a codex -g -y

# 可选：安装 statusline 显示上下文用量
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/tw93/Waza/main/scripts/setup-statusline.sh | bash

# 可选：安装英文教练规则
mkdir -p ~/.claude/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tw93/Waza/main/rules/english.md -o ~/.claude/rules/english.md
```

### 推荐工作流

```
需求来了 → /think 先挑战问题
        → /read 读取相关文档
        → 编码（前端先 /design）
        → 遇到 bug → /hunt
        → 写完 → /check 自审
        → 写文档 → /write 润色
        → 新领域 → /learn 研究
        → 定期 → /health 体检
```

### 避坑指南

| 反模式 | 后果 | 正确做法 |
|---|---|---|
| 跳过 `/think` 直接写 | 做了错误的事，返工成本高 | 再急也先想 5 分钟 |
| `/hunt` 时直接猜修复 | 埋新雷 | 先复现，确认根因 |
| 不看 `/check` 结果就合并 | 危险命令进主干 | 审查完再合 |
| 装了技能从不调用 | 形同虚设 | 养成肌肉记忆，每次任务触发对应技能 |
| 忽略 `/health` | 配置逐渐腐烂 | 每周跑一次 |

### ROI 分析

| 投入 | 回报 |
|---|---|
| 安装 5 分钟 | 每个任务避免至少 1 次返工 |
| `/think` 多花 5 分钟 | 可能省下 2 小时重写 |
| `/check` 多花 2 分钟 | 避免线上事故 |
| `/learn` 多花 30 分钟 | 产出 > 消费 10 倍效率 |

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## 模块 5：温故知新

### FAQ

<details>
<summary><b>Q1: Waza 和其他 Claude Code 技能包（如 Superpowers、gstack）有什么区别？</b></summary>
<p>Superpowers 和 gstack 功能更全但更重——技能多、配置多、学习曲线陡。Waza 只做 8 个最核心的习惯，每个一件事，触发条件清晰。哲学不同：规则驱动 vs 习惯驱动。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q2: 只能在 Claude Code 里用吗？</b></summary>
<p>不。<code>/health</code> 是 Claude Code 独有的（需要检查环境）。其余 7 个技能使用宿主环境的原生 question/search/fetch/agent 机制，也支持 Codex。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q3: 这些技能是固定死的吗？可以自己改吗？</b></summary>
<p>每个技能是一个文件夹（不只是 Markdown 文件），包含参考文档、辅助脚本、gotchas。你可以 fork 后按需修改。MIT 协议。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q4: Waza 适合什么水平的开发者？</b></summary>
<p>有工程经验但想更系统化的开发者。如果你已经有这些习惯，Waza 帮你自动化。如果你还没有，Waza 逼你养成。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q5: "Waza" 这个名字怎么念？</b></summary>
<p>日语「技」（わざ / waza），发音类似 "哇扎"。在武道中指"练到成本能的招式"。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q6: 作者 tw93 是谁？</b></summary>
<p>活跃在 GitHub 和 Twitter 的独立开发者，也是 MiaoYan 等项目的作者。养了两只猫：汤圆和可乐。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q7: 最新版本是什么？</b></summary>
<p>截至 2026-04-17，最新版本为 V3.10.0，包含 252 次 commits，3.3k+ stars，202 forks。</p>
</details>

<details>
<summary><b>Q8: 怎么卸载？</b></summary>
<pre><code># 移除所有技能
npx skills remove tw93/Waza -g

# 移除 statusline
rm -f ~/.claude/statusline.sh
# 然后从 ~/.claude/settings.json 中删除 statusLine 键

# 移除英文教练
rm -f ~/.claude/rules/english.md</code></pre>
</details>

### 自测题

1. **理解层**：Waza 的核心哲学是什么？为什么"不完整是设计出来的"？
2. **记忆层**：8 个技能分别是什么？各自在什么场景触发？
3. **分析层**：如果跳过 `/think` 直接编码，最大的风险是什么？请举一个你经历过的例子。
4. **应用层**：你接手一个全新项目，描述从接到需求到合并代码的完整 Waza 工作流。
5. **批判层**：Waza 只有 8 个技能。你觉得缺了什么？为什么作者可能故意不做？
6. **迁移层**：你如何在现有工作流中引入 Waza 技能？哪些最容易养成习惯？哪些最难？
7. **创造层**：如果你要给 Waza 贡献第 9 个技能，会是什么？写一个简短的 SKILL.md 大纲。

### 参考资源

- [tw93/Waza GitHub 仓库](https://github.com/tw93/Waza)
- [作者博客：Claude Code 六层框架](https://tw93.fun/en/2026-03-12/claude.html)
- [Waza 演示推文](https://x.com/HiTw93/status/2041312649510822103)