「头脑风暴」の検索結果

通用头脑风暴：4 种模式（产品/内容/构建/探索）× 6 阶段，强制前提挑战和 2-3 方案，产出可跨会话续聊的思考文档；支持 Mermaid/图辅助判断。 触发方式：用户说"头脑风暴"、"brainstorm"、"讨论一下"、"我有个想法"、"帮我想想"、"画图梳理想法"。

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根据想法和资料撰写博客草稿。适用于用户想写博客、基于研究创建内容，或起草文章的场景。流程会引导你完成调研、头脑风暴、提纲编写和带版本控制的迭代撰写。

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当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索，希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。⚠️ 不适用：用户只需要完整实验方案/分析计划（优先 research-plan）、只要写文献综述正文（优先 research-literature-review）、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。

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Explore user intent, requirements, and design options through collaborative dialogue before implementation. Use before building new features, components, or systems — whenever the user describes something to build and design decisions are involved. Triggers: "brainstorm", "help me design", "think through the requirements", "头脑风暴", "设计方案", "梳理需求". Not for bug fixes, config changes, or tasks with an obvious implementation path.

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用于在正式动手前先澄清目标、约束、边界与方案，适合需要先理清问题再决定后续 skill 或实现路径的场景;触发名:brainstorming

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面向 CTF 新手与综合题的统一总控 skill。保持原有两种主模式：1) 自动分流，2) 先头脑风暴再分流。分流目标既可以是 ctf-*，也可以在 Web/接口/漏洞验证阶段增强到 strix-*；适合不知道该用哪个 skill、想边做边学、又不想自己先判断何时切换到工具链或漏洞专项的场景;触发名:ctf-super-hub

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面向中文用户和新手的统一入口，保持原有两种模式：1) 自动分流，2) 先头脑风暴再分流。分流目标既可以是 ctf-*，也可以在 Web/接口/漏洞验证阶段增强到 strix-*；适合不知道该用哪个 skill、想先理清题意、又不想自己先判断何时该切到工具链或漏洞专项的场景;触发名:ctf-beginner-hub

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根据用户输入的关键词或概念，生成包含50个相关联的字、词、词组或短语的列表。

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临床诊断思维 (临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — **直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新)** 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — **『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』** — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指

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在创意写作、头脑风暴、方案设计、内容创作、分析与观点表达等任务中，当输出的价值不只由准确性决定、而是由视角和表达决定时，调用此 skill。它帮助 AI 识别自己的默认生成路径，并在输出前刻意偏离，产出有性格、有立场、令人难忘的内容。

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白板板书风格 PPT 生成。用户说「做PPT」「生成幻灯片」「白板风格演示」「板书」等时使用。支持 5 步标准工作流：确认风格→整理页码→检查依赖→逐页生成→合成下载。输出高保真白板照片，手写感 shufa 笔触，黑/蓝/红三色马克笔，适合教学、汇报、头脑风暴。每页需参考图和提示词前缀，封面必用专用前缀防止保留原文字。

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六步骤结构化问题解决：问题定义、目标设定、头脑风暴、方案评估、实施与效果复盘。

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Multi-agent brainstorming: async opinion collision with expert personas. Mixed Codex/Claude Code engine. Use when multiple AI agents need to collaboratively discuss, debate, and converge on solutions through structured dialog. Triggers: brainstorm, multi-perspective discussion, opinion collision, expert debate, war room, collective intelligence, 头脑风暴, 多视角讨论, 集思广益.

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