AI 居然也可以被 PUA？有人用大厂 PUA 话术训练 AI

是的，你没有看错，真的有人用大厂 PUA 话术训练 AI，并且创建了一个 PUA Skills 技能。

用过 Claude Code 或者 Codex CLI 的人大概都遇到过这种情况：同一个 bug，AI 反复跑同一条路，跑了三遍还是不行，然后跟你说"建议你手动处理"。

你气得想砸键盘，但又没别的办法。

PUA 这个开源项目就是冲着这个问题来的。居然用大厂 PUA 话术来训练 AI，原来不止人可以被 PUA，AI 也可以被 PUA。

名字很挑衅，效果也真的在那里。

PUA AI 是什么

PUA AI 是一个 AI Coding Agent 的 Skill 插件，由 TanWei Security Lab 开发，MIT 开源。

它的核心逻辑就一句话：在 AI 想放弃之前，逼它把所有方法都试完。

中文版用的是大厂 PUA 话术（阿里 361、字节"永远 Day 1"、华为狼性文化），英文版叫 PIP Edition，套的是 Amazon Leadership Principles 和 Meta 绩效谈话的真实措辞。

同一套引擎，两种文化包装。

涵盖大厂 PUA 扩展包

• 阿里味（方法论）：闻味道 / 揪头发 / 照镜子
• 字节味（坦诚直接）：Always Day 1。Context, not control
• 华为味（狼性）：以奋斗者为本。胜则举杯相庆，败则拼死相救
• 腾讯味（赛马）：我已经让另一个 agent 也在看这个问题了…
• 美团味（苦干）：做难而正确的事。硬骨头你啃不啃？

支持的平台覆盖了主流 AI 编程工具：

包括 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Kiro、OpenClaw、CodeBuddy、VSCode Copilot、Antigravity 和 OpenCode，共 9 个平台，且各平台的 Skill 文件可以零修改互用。

它解决什么问题

AI 编程助手有几种典型的"摆烂模式"，项目 README 总结得很准：

这些问题的根源是 AI 缺乏"坚持到底"的内在驱动。

PUA 通过在 Skill 文件里注入行为规则，让模型在陷入上述模式时触发对应的处理流程。

压力升级机制

PUA 最核心的设计是五级压力升级，每次失败对应不同力度的干预：

• L0：第一次失败，正常执行，信任期
• L1：第二次失败，切换根本不同的方向
• L2：第三次失败，强制搜索 + 读源码 + 提出 3 个假设
• L3：第四次失败，触发 7 点清单，逐项执行
• L4：第五次以上，进入"绝望模式"，穷举所有可能

关键转折点在 L3。7 点清单会强制 AI 停止重复同一个思路，改为系统性地从日志、注册机制、依赖链路逐层排查。

README 里有个真实案例：agent-kms MCP Server 加载失败，AI 卡在协议格式上转了好几圈，触发 /pua 后，L3 清单执行——从日志目录入手，发现 Claude Code 自身的 MCP 注册机制和手动编辑 .claude.json 不同，根因定位，问题解决。

主动性设计

除了阻止放弃，PUA 还有一套主动性规则，区分两种行为基准：

这个"分数"本身是话术的一部分——用绩效评分给 AI 施加压力，实际效果是改变 AI 在任务完成后的默认行为，从"等待下一条指令"变成"主动发现下一个问题"。

实测数据

项目里有 18 组控制实验，使用 Claude Opus 4.6，同一场景有无 Skill 各跑一遍。几个关键结论：

• 修复数量 +36%
• 验证次数 +65%
• 工具调用 +50%
• 隐藏问题发现率 +50%

在"被动配置审查"场景里，无 Skill 版本漏掉了 Redis 配置错误和 CORS 通配符安全风险（6 个问题只发现 4 个）；有 Skill 版本的"主动核查清单"驱动了安全层面的深度排查，全部 6 个问题都被识别。

通过率（任务是否完成）两组相同，差别在于完成的深度和质量。

怎么装

最快的方式，Claude Code 用户：

claude plugin marketplace add tanweai/pua
claude plugin install pua@pua-skills

OpenClaw 用户：

clawhub install pua

Codex CLI 用户，让 AI 执行：

Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/.codex/INSTALL.md

Cursor 用户：

mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/pua.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/tanweai/pua/main/cursor/rules/pua.mdc

装完之后，大多数场景会自动触发，也可以在对话里手动输入 /pua 激活。

几个有意思的子模式

主 Skill 之外，Claude Code 支持几个扩展模式：

• /pua:yes：把 PUA 话术换成 ENFP 鼓励风格，同样的规则，完全不同的语气
• /pua:pua-loop：自动迭代，跑到完成或达到最大次数为止
• /pua:p9：P9 Tech Lead 模式，拆任务、管 Agent 团队、写 Prompt
• /pua:flavor：在 13 种企业文化风格之间切换（阿里、字节、华为、特斯拉、Netflix……）

最近发布的 High-Agency 版本（v2）在 L1 之前还加了一个"Recovery Protocol"——AI 先自我诊断，尝试自救，才升级到外部压力。同时引入了跨会话的 builder-journal.md，把每次调试的经验写下来，下一次能接着用。这个方向有点意思，相当于给 AI 加了一个"会反思的习惯"。

FAQ

PUA Skill 是怎么让 AI “不敢放弃"的？

PUA 在 Skill 文件里注入了明确的行为规则：当 AI 准备说"我无法解决"或连续失败 2 次以上时，自动触发对应级别的干预流程，强制切换方法或执行 7 点排查清单，而不是直接停止。

它支持哪些 AI 编程工具？

目前支持 9 个平台：Claude Code、Codex CLI、Cursor、Kiro、OpenClaw、CodeBuddy、VSCode Copilot、Google Antigravity、OpenCode。各平台 Skill 文件格式统一，基本可以零修改互用。

实测效果怎么样？

项目公布了 18 组控制实验数据：修复数量提升 36%，验证次数提升 65%，工具调用量提升 50%，隐藏问题发现率提升 50%。

任务通过率两组相同，差别体现在完成深度上。

中文版和英文 PIP 版有什么区别？

核心引擎相同，文化包装不同。中文版用阿里 361 淘汰制、字节"Always Day 1”、华为狼性文化的话术；英文 PIP 版套的是 Amazon Leadership Principles、Google perf calibration、Meta PSC、Netflix Keeper Test 等真实绩效谈话用语。

最后说两句

说实话，第一次看到这个项目名字我也以为是个整活项目。

看完之后觉得它其实在做一件很实际的事：把"别放弃、多试一步、验证再说完成"这几条调试直觉，转化成 AI 能执行的行为规则。

数据是数据，具体效果多少还是得看模型版本和具体任务。

但光是"让 AI 跑完验证再说完成"这一条，在日常使用里就能省不少来回。

感兴趣的可以装上试试，MIT 协议，随时可以删。

项目地址：https://github.com/tanweai/pua
官网文档：https://openpua.ai

如果你在用 Claude Code 或者 Codex 时也被 AI 的"建议你手动处理"搞崩溃过，欢迎评论区聊聊你的遇到的具体场景——说不定能找到更多有意思的触发方式。