d-strange
AI代理决策规划器，在行动前验证路径可行性，避免无效尝试浪费Token。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：d-strange。 它的用途是：AI代理决策规划器，在行动前验证路径可行性，避免无效尝试浪费Token。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/d-strange/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘使用d-strange技能，帮我规划如何将当前单体应用的用户认证模块安全地迁移到微服务。我们的成本预算很有限，且不能影响现有用户登录。’ 它会首先枚举迁移的几种可能路径（如直接拆分、引入API网关、使用Sidecar等），然后要求或自动读取代码库结构、依赖文件，甚至运行简单的测试来验证每条路径的初始可行性，最终给出一个基于证据的、最可能成功的推荐方案，并明确指出迁移过程中无法绕过的主要技术债务或风险点。
介绍
D-Strange 解决的核心问题是：当AI代理面对复杂、约束多或成本敏感的任务时，常因未经充分验证就盲目执行第一个看似可行的方案，导致在撞上无法逾越的障碍后，已消耗大量计算资源（Token），或陷入不断尝试无效变通的循环。这不仅浪费成本，也无法揭示任务的真实可行性。
该Skill通过一套严谨的九步决策流程来工作。它首先判断问题是否简单到可以直接回答。对于复杂决策，它会枚举所有真实选项，并要求为每个选项提供基于文件、工具或外部来源的真实证据进行验证。随后，它会剔除无证据支持的选项，并根据证据将剩余选项分类为“可行”、“有折衷”、“高风险”、“死胡同”或“不可能”。最终，它会明确指出无法绕过的根本障碍，并收敛于一条有证据支持的推荐路径，同时说明在何种条件下可能选择其他路径。
它非常适合需要控制AI使用成本的开发者、项目经理，以及处理复杂、探索性任务（如系统设计、故障排查、方案评估）的工程师。当任务存在多种可能路径，但验证每条路径的成本高昂时，使用D-Strange进行前置规划能显著提升决策质量并节约资源。
与同类“规划”或“分步思考”类工具相比，D-Strange的独特之处在于其强烈的“证据驱动”和“成本意识”。它不仅仅是将任务分解，而是强制要求每一步推理都必须有外部证据（如读取文件、运行命令、查询API）作为支撑，并明确将“无法验证”的选项标记为不可靠。这使其更像一个严谨的工程决策框架，而非简单的思维链扩展。
核心特点
核心区别在于其强制性的证据验证环节和明确的“成本止损”机制。它要求在投入大量Token执行具体方案前，必须先通过低成本的外部验证（读文件、跑命令）来确认每条路径的可行性，并能明确指出“此路不通”的根本原因，从而避免为无效方案付费。
注意事项
对于需要快速创意发散、无需严格验证的头脑风暴场景，或问题本身极其简单、证据唾手可得时，其流程可能显得繁琐。
常见问题
D-Strange能节省多少Token？
通过在行动前用低成本验证剔除无效路径，它能避免为最终失败的完整方案支付Token，节省量取决于无效方案的复杂程度。
它支持哪些AI代理？
根据其徽章，它设计用于在7种不同的AI代理上工作，具有良好的跨平台兼容性。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/d-strange/raw/index.md 读取 d-strange 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/d-strange/raw/index.md（查看排版版本）