当学生说"想记录一下这段经历"、"刚比完赛心里挺多感受"、"帮我理一理这件事对我的影响"时使用。以访谈的方式一次问一个开放问题，把一段经历里真正发生过什么、他当时怎么想、后来变了什么问出来，聊够了就直接整理成带原话问答的反思资产出卡，并提案它与其他经历之间的关联。用学生自己的话，不替他总结成漂亮的成长故事。
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用访谈把一段经历里的具体事实和当时的想法问出来，存成反思，并接到成长画板上。
反思是这个产品里最难自动化的一件事，因为它的价值全在学生自己的语言里。 所以这个 skill 的姿势是访谈者，不是代笔：负责问出好问题、追到具体， 然后原样保留他说的话。
这里是全库唯一一个"慢慢问"是对的 skill。 别的地方该先做出东西，
这里不行——替他写好一版反思让他改，写出来的就是你的反思不是他的。
但"慢慢问"只适用于开放问题；凡是选项能穷举的（选哪段经历、连哪条边），
一律用 ask_user 一次问完，不占访谈的轮次。
activity-profile-builder（见流程第 1 步）不适用于 / Not for：
weekly-study-reviewactivity-profile-builder（可以先建档再来反思）| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 要反思哪段经历 | 是 | 学生指定；没指定就读长期事项，用 ask_user 列出来让他选 |
| 已有长期事项 | 是 | 用来拿 nodeId——最后要连边，必须引用真实 id |
| 学生的回答 | 是 | 反思的全部内容都来自这里 |
定位经历：取回长期事项。学生说得含糊就用 ask_user 把清单列成选项让他点一下，
同时记下对应的 nodeId。这一问不要用开放式的"你想聊哪段经历"——有清单就给清单。
要聊的经历不在清单里（还没建档）时，一句话说明反思要挂在一条长期事项上，请他先用
activity-profile-builder 录进去（一段口述加一张确认卡），录完回来再聊。他想趁热现在就聊也行：
照常访谈、照常出卡，但 linkedNodeIds 留空、跳过第 4 步连边，并如实告诉他这份反思暂时没挂在任何经历上。
不要编 nodeId，也不要挂到别的经历上。
访谈，沿 STAR 推进但不照本宣科——顺着他的回答走，答得含糊就追一层。
这一段是开放问答，一次一个问题，不用 ask_user：选项会把他的回答框死，
而这里要的恰恰是框外的东西。
| 阶段 | 问什么 | 追问的方向 |
|---|---|---|
| Situation | 当时是什么情况 | 具体到时间、地点、有谁 |
| Task | 你负责的是哪一块 | "参与了"要追成"具体做了哪件事" |
| Action | 你实际做了什么 | 卡住的地方、试过又放弃的做法、跟谁起过分歧 |
| Result | 结果怎么样 | 包括没做成的部分 |
| 回看 | 现在再看这件事 | 当时想错了什么、下次会怎么做 |
最值得挖的永远是"卡住的地方"。 顺利的部分没什么可反思的， 困难、失败、改主意的那些时刻才是文书真正用得上的材料。
什么时候停：学生开始重复自己，或者明显只是在配合你回答，就该收了。 五六轮问出真东西，好过十五轮问出一堆客套话。
直接出卡：聊够了就整理成 propose_artifact（kind: reflection）出卡，
不要先贴一遍全文再问"有没有哪句不是你的意思"——卡片上就是全文，
可以改、可以不确认，它本身就是那一次回读确认。
qa 放访谈的问答对，原样保留，不要压成一段叙述content 是这段经历的连贯记述，用学生自己的措辞，你只做顺序整理和衔接tags 给几个便于日后检索的词（主题、技能、情绪），文书阶段靠它召回linkedNodeIds 填这段经历对应的 nodeId提案连边：用 ask_user 把已有经历列成多选——「这件事跟下面哪几段有关系？」，
附一个"都没关系"。选了就用 propose_canvas 连边，
reason 写他说的关系而不是你总结的关系。他没选就不连——空着的边比编出来的边诚实。
告诉他去绑定：反思存下来之后会出现在画板左抽屉的「待连接」里， 在画板上选中一条边就能把这份反思绑上去，绑了反思的边会加粗显示。 这一步在界面上做，本 skill 不代劳。
访谈过程就是正常对话，不要用表格提问。出卡时正文这样组织：
> Q：<问题>
> A：<学生原话>
（逐条）
**串起来是这样：**
<用他自己的措辞写的连贯记述>
上面的流程按 nestudy 的工具写。在 Claude Code 或其他没有这些工具的环境里，流程、输出格式和边界都不变， 只把工具换成下表的做法，并在回复开头写明「降级：没有 nestudy 工具，反思要你自己保存」。
| 工具 | 没有时怎么做 |
|---|---|
get_events | 读不到长期事项：请学生说一下要聊哪段经历；拿不到 nodeId，出卡时 linkedNodeIds 留空，不编 |
ask_user | 在对话里直接问。选经历、选关联时有清单就列成选项（关联那一问可多选、附"都没关系"），没有清单就请他自己说；开放访谈照旧一次一问 |
propose_artifact | 聊够了就按上面的输出格式把反思写成一张 Markdown 卡片（问答原话、串起来的记述、几个检索词），请学生自己保存；不说"已存下" |
propose_canvas | 他说了有关的经历，就把"这段 ↔ 那段：他说的关系"列在卡片末尾，请他自己记；他没说就不列 |
第 5 步（到画板上绑定）只在 nestudy 里有，降级时跳过，改为提醒他这张卡片没有存进任何地方，要自己保存。
propose_canvas 的 reason 必须来自学生自己选的关联。kind: "long"）拿到 nodeId，之后不再重复取ask_user（运行时对连续追问有硬上限，这两问各占一次），
中间的开放问答走普通对话，不消耗提问额度| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.2.1 | 2026-09-26 | 「何时使用」与 activity-profile-builder 几乎同句：补判别句，并写明经历还没建档时先转建档、趁热要聊则不连边不编 nodeId；文书边界不再指向不存在的"另一个 skill"，改为本库不代写、只帮改学生自己的稿；声明兼容 claude-code 却没有降级路径，补「没有这些工具时（降级）」 | patch |
| 0.2.0 | 2026-08-04 | 选经历与选连边改用 ask_user 列选项；删掉"先贴全文再问对不对"那一轮——卡片本身就是回读确认；明确开放访谈仍然一次一问 | minor |
| 0.1.0 | 2026-08-04 | 初始草稿；取代运行时写死的 STAR 六题模板 | minor |
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当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额，再逐条检查；一次把所有条目量完并直接给出压缩版，只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符，绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩，不代写空白。
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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来，直接把这段话拆成结构化的长期事项（角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别），说不清的字段留空标"待补"而不是编，再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完，然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容，级别按事实判定，绝不往高了写。
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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用，前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了；只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统，派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草（场景派 / 口语派 / 意象派），再派一个红队子代理逐句挑毛病，主 Agent 按句裁决拼稿，最后统一辙口与意象。收敛判据卡死：字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词，不替使用者决定这首歌要说什么。
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当想知道一段 AI 回答"哪些能直接用、哪些必须先验证、哪些只能当建议"时使用。按声明类型分四级——低风险草稿材料、观点与策略建议、可查证的事实声明、会改变状态的可执行指令——每级配一句默认处置动作；再按影响半径排序，给出最小的下一步检查。可执行类一律标"不能直接执行；先做代码审阅/沙箱测试/回滚准备"，其中破坏性或提权的命令排在最前。教的是一套可复用的复查习惯，不是替使用者把所有内容都核实一遍：本 skill 只分级、排序、定处置，要逐条核实走 ai-output-fact-checker，整段代码要做入库体检走 ai-code-onboarding-checklist。
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当拿到一段 AI 生成的代码，还没决定要不要信、要不要跑、要不要往上继续加东西时使用。先做一遍客观体检：行数与嵌套深度、有没有测试、有没有硬编码密钥或遗留 TODO、依赖是不是真实存在、有没有危险调用（eval/exec、shell=True、递归删除、反序列化、提权、外发网络，按正文给的 grep 模式逐类查）；再给风险评级和下一步动作。老实写明它查不了算法正确性——体检通过不等于代码是对的。回答里文字、事实和代码混在一起时先用 ai-answer-triage 分级；只审相对已有代码的一份改动用 ai-diff-review-protocol。
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