Agent trace 诊断器:当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列,或说“看下这个日志/trace,定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用;用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议,默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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协作校准 / 认知校准 / 问题脑暴:当用户有模糊感受说不清问题、方案越补越复杂、想挑战假设、 想重新定义问题、想知道成熟领域里怎么叫这个问题时使用。
可用中文唤起:"帮我想想""先聊一下""一起脑暴""我感觉有问题但不清楚是什么" "先别执行,帮我看清问题""挑战我的假设""这个方案是不是想错了""帮我做认知校准" "双向钢人""钢人论证一下""正反最强论证,给我明确判断"。
也适用于:用户直接说"帮我做 X 功能""接入 Y 平台"但背景复杂、或对话早期感觉方向可能跑偏时, AI 主动识别并建议进入脑暴模式。这里的“挑战假设”主要指问题定义、目标、约束和领域定位层面的假设;如果问题已确认且用户已有具体方案、 计划、架构或决策要压力测试,应转用 grill-me。
不用于翻译、摘要、格式整理、单文件小改等简单执行任务。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
ai-collaboration-calibration帮我想想、先聊一下、一起脑暴、先别执行,帮我看清问题、挑战我的假设、这个方案是不是想错了、帮我做认知校准、双向钢人、钢人论证一下、正反最强论证grill-me核心行为:反转 AI 的默认模式——从「顺着用户补充」变为「先挑战假设和问题定义」。
反模式识别和核心原则:加载 references/anti-patterns.md
收到输入后,先判断层级,再决定走哪条路径。
| 层级 | 模式 | 典型诉求 | 行动 |
|---|---|---|---|
| L1 | 执行器 | 「帮我做」:写文案、整理表格 | 直接执行 |
| L2 | 优化器 | 「帮我改好」:优化结构、润色 | 直接优化 |
| L3 | 挑战者 | 「帮我找错」:反驳问题定义、目标和约束假设 | 进入挑战模式;带着初步想法要快速正反验证并裁决时用 13-steelman-verdict;若已有具体方案且问题已确认,转 grill-me |
| L4-fuzzy | 脑暴模式 | 问题极度模糊、描述的是感受/现象/解法 | 进入脑暴路径 |
| L4-framed | 校准模式 | 问题有雏形但方案越补越复杂 | 进入 6 步校准 |
L4-fuzzy 信号:描述的是解法/功能/感受、对话处于最早期、说「帮我想想」「先聊一下」 L4-framed 信号:已有问题框架但反复改方案、问「这个方向对不对」
不走 6 步结构化流程。并行激活三个动作,在问题定义完成前不输出任何方案候选。
动作 1 — JTBD 追问:描述的是功能/渠道时,问「如果这个成功了,真正完成的是什么任务?」 动作 2 — 假设显化:列出隐含前提让用户确认哪个最不确定 动作 3 — 说出判断:每 3-4 轮说一次「我的判断是 X 而不是 Y,原因是 Z——你认同吗?」
Done Signal(AI 主动触发三问)→ 详见 references/brainstorm-mode.md
不是每步都必须完整跑,答不上来说明还没想清楚。
| 步骤 | 目标 | 详细模板 |
|---|---|---|
| Step 1 问题分类 | 判断是已知解/设计/发现/棘手/组织/数据治理问题 | references/modes/05-problem-classify.md |
| Step 2 提升层级 | 向上抽象 3 层,判断精力是否投在正确层级 | references/modes/11-level-up.md |
| Step 3 领域定位 | 找到问题在成熟领域里的名字和标准解 | references/modes/02-domain-mapping.md |
| Step 4 最佳实践 | 先建立「不考虑约束的标准解」参照系 | references/modes/04-best-practice.md |
| Step 5 裂缝定位 | 找到解决后其他复杂度会坍塌的那个 Crux | references/modes/08-crux.md |
| Step 6 挑战假设 | 指出最可能错误的 2-3 个假设及验证方式 | references/modes/01-challenge.md |
输出格式:加载 references/output-format.md
| 信号 | 调用模式 |
|---|---|
| 不知道问题属于哪个领域 | 09-expert-role + 02-domain-mapping |
| 「哪里不对劲」但说不清 | 03-blind-spot |
| 感觉被约束卡死 | 07-solution-space + 04-best-practice |
| 已有问题框架,想提前识别问题定义层面的失败风险 | 06-failure-premortem |
| 问题未确认,但已有初步想法,要正反最强论证并拿到明确裁决 | 13-steelman-verdict |
| 问题已确认,已有具体方案 / 架构 / 决策,想做压力测试 | 转交 grill-me |
| 方案确定,想规划演进 | 10-upgrade-path |
| 讨论细节很久无进展 | 11-level-up |
| 探索结束,想沉淀资产 | 12-asset-capture |
各模式模板在 references/modes/ 目录按需加载。
不激活:简单改写/翻译/摘要/格式转换 → L1 直接执行;用户明确说「直接做」→ 尊重选择。
转交 grill-me:当用户的问题已经被确认,且输入是一个具体方案、架构、计划、产品决策或 PRD 背后的解法,要连续追问、压测取舍和失败模式时,不要继续留在校准模式。
降回执行:校准完成或用户说「够了开始做」→ 退出校准进入执行。
过度校准信号:简单任务被拉到 L4、反复校准无新洞察、用户不耐烦 → 立即停止。
| 文件 | 用途 |
|---|---|
references/brainstorm-mode.md | L4-fuzzy 完整操作手册(JTBD 模板、假设显化、失败模式防御、Done Signal) |
references/anti-patterns.md | 核心原则 + 五种反模式详述 |
references/output-format.md | 校准结果输出模板(L4-framed + L4-fuzzy 交接物) |
references/standard-opening.md | 标准开场 Prompt(完整版/精简版/挑战版/脑暴版) |
references/quality-checklist.md | AI 输出质量验收标准 |
references/modes/01-challenge.md | 挑战假设模式 |
references/modes/02-domain-mapping.md | 领域定位模式 |
references/modes/03-blind-spot.md | 盲点识别模式 |
references/modes/04-best-practice.md | 最佳实践参照模式 |
references/modes/05-problem-classify.md | 问题分类模式 |
references/modes/06-failure-premortem.md | 失败预演模式 |
references/modes/07-solution-space.md | 解法空间拓展模式 |
references/modes/08-crux.md | 关键裂缝定位模式 |
references/modes/09-expert-role.md | 专家角色定位模式 |
references/modes/10-upgrade-path.md | 演进路径模式 |
references/modes/11-level-up.md | 层级提升模式 |
references/modes/12-asset-capture.md | 资产沉淀模式 |
references/modes/13-steelman-verdict.md | 双向钢人裁决模式(正反对称最强论证 + 关键变量 + 强制终审) |
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概要と使いどころ
Agent trace 诊断器:当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列,或说“看下这个日志/trace,定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用;用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议,默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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AI 工作资产化诊断器 / Assetization Router:当用户提供 AI 协作会话、重复任务、prompt、工作流描述、 团队 AI 使用场景或一次成功交付过程,并要求判断应该沉淀成 Prompt、Context Pack、Workflow、Skill、 Loop、System,或根本不值得沉淀时使用。它只做诊断、分层和下一步资产建议,不替代具体 Skill 创建、 PRD 起草、调研、实现或自动化执行。不用于普通事实查询、一次性文案、trace 根因分析或高责任专业判断。
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设计脑暴 / 实现前方案校准:当用户想把已基本成立的想法、功能方向或产品问题,在写 PRD、画 mockup 或进入开发计划前,先比较方案、确认取舍、对齐 UI/视觉约束,并收敛成可执行设计 spec 时使用。 可用中文唤起:“先脑暴一下方案”“先不要写 PRD,帮我设计几种路径”“参考 brainstorming 把这个需求变成设计 spec” “实现前先讨论设计”。问题还没定义清楚时先用 ai-collaboration-calibration;已有方案要压力测试时用 grill-me; 直接写 PRD 时用 prd-architect;grill-me 返回精确设计 gap 时,本 Skill 只输出 Design Delta。
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竞品决策分析 / Competitive Decision Brief:当用户要调研竞品、替代方案、新产品、SaaS/AI 产品或市场信号, 并希望把官网、定价、评论、文档、更新日志、登录态走查、截图或浏览器取证转成产品定位、路线图、定价、 功能优先级、差异化、Go/No-Go 或 PRD 输入时使用。核心行为是先锚定产品决策,再选择证据渠道, 最后输出可行动的 Product Decision Brief;不要把它降级成泛泛功能清单、纯 UX 走查或“点完所有按钮”报告。
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复杂探索资产化 / Complex Exploration:当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型,暴露隐含假设,重构真正问题,规划探索路径和中间产物,并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务;问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration,已有方案要压力测试时用 grill-me,系统专题研究用 research-topic-compiler。
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客户需求发现与澄清助手:当用户是销售、客户成功或售前,拿到客户模糊、宽泛、缺少产品边界的需求,需要先在内部最多五轮补齐关键事实,再生成一次性客户澄清问题清单、需求摘要与通用技术可行性判断时使用;当确认需求将落入 StyleWork 时加载可选产品与 UI 上下文,并可在信息足够或明确要求时输出带假设标记的轻量 Demo。不要用于直接报价、承诺交期、替代正式 PRD 或在信息不足时假装已有能力。
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