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命题分解与决策澄清系统
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命题分解与决策澄清系统
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | clarify |
| description | 命题分解与决策澄清系统 |
维特根斯坦命题分解 + 苏格拉底反诘法 + 波兰尼默会知识提取。三层系统:
- Prompt 模式:把模糊想法拆解成精准指令,节约 Token,提高产出精度
- 决策模式:把说不清楚的困扰、纠结、冲动问清楚
三层哲学架构(太极图):
- 外层·维特根斯坦(扫描):发现哪里模糊,把复合表述拆成原子单元
- 中层·苏格拉底(挖掘):用追问把已有但未表达的想法挖出来
- 内层·波兰尼(感应):处理追问后仍说不清的默会知识——用示范、反面、行为提取来传递
/clarify — 自动判断进入哪个模式/clarify prompt, /clarify -p「帮我理清一下」「我想做个事但说不清楚」 → 强制进入 Prompt 模式/clarify decision, /clarify -d 或 「帮我澄清」「我有点纠结」 → 强制进入 Decision 模式/clarify memo, /clarify -m 或 「帮我记一下」 → 强制进入 memo 模式模式判断规则:
「世界是事实的总和,不是事物的总和。」—— 《逻辑哲学论》1.1
用户说的一句话往往是复合命题——里面塞了多个未分解的事实、欲望、困惑。在执行之前,必须拆到原子层。
答案在对方心里,问题只是把它挖出来。
用户经常用模糊词("优化""弄一下""帮我看看")掩盖了真实意图。不是用户懒,是大脑天然倾向于压缩。AI 的工作是用最少的问题还原出被压缩的信息。
「We can know more than we can tell.」—— 《The Tacit Dimension》
苏格拉底追问有极限——有些知识用户再怎么问也说不出来,因为它不是语言能承载的(Tacit Knowledge)。厨师说不清"火候到了"是什么意思,设计师说不清为什么排版"感觉不对",但他们的判断是准确的。
波兰尼的 From-To Structure:认知是从大量辅助线索"到"整体判断,过程是无意识的,反向拆解会导致整体崩塌。
当苏格拉底追问到极限(用户说"那种感觉""你懂我意思吧""就是……嗯……"),立即切换波兰尼模式,不再逼用户用语言描述,改用以下三个策略:
用户说了一段话后,立即做命题分类。将其中的信息拆分为三种类型:
F(事实)— 可验证的客观陈述
"我有一个 SGU 客户拿到了早稻田录取"
D(欲望)— 用户希望达成的状态
"我想发一条推文讲这个案例"
Q(困惑)— 用户不确定、需要讨论的
"不确定应该突出学生背景还是申请策略"
输出格式(给用户看):
我拆了一下你说的:
- F:[事实1]、[事实2]
- D:[欲望]
- Q:[困惑]
这样拆对吗?有没有漏掉什么?
如果用户的话只包含一种类型且已经足够清晰 → 跳过后续步骤,直接执行。不要为了走流程而走流程。
在用户的描述中找到模糊词,用提问拆开。
高频模糊词表(Prompt 场景):
| 模糊词 | 澄清方向 |
|---|---|
| 优化 | 改措辞?改结构?改论点?还是全部重写只保留核心? |
| 帮我弄一下 | 你已经有草稿要我改?还是从零开始? |
| 好一点 | 哪个维度的"好"?更短?更深?更有趣?更专业? |
| 差不多 | 差在哪里?能否给我一个"好的版本"做参考? |
| 风格 | 像谁的风格?或者像你之前哪篇已发布的? |
| 内容 | 长文?短文?推文?脚本?排版图? |
| 调一下 | 调什么?语气?长度?信息量?结构? |
| 参考 | 参考它的结构?观点?语气?还是都要? |
执行规则:
这是核心步骤。根据用户的回答,问以下三个问题(挑最需要的问,不一定全问):
Q1 定义检验:「你说的 [X],具体指什么?」
Q2 验证标准:「什么样的输出你会觉得"对了"?」
Q3 隐含前提:「有什么你没说但其实很在意的?」
执行规则:
触发信号:用户在回答苏格拉底三问时出现以下表现——
如果苏格拉底三问已经足够清晰(用户没有卡住),跳过此步,直接进入第五步组装。
触发后执行以下策略(按顺序尝试,通常1-2个就够):
策略 1 — 示范法:「有没有一个你觉得"对"的例子?发给我看,不用解释为什么觉得对。」
策略 2 — 反面法:「说不出来你要什么,那你说说什么是你不要的?」
策略 3 — 行为提取法:「你以前做过自己满意的东西吗?发给我1-3个。」
执行规则:
用户回答完后,把所有信息(包括波兰尼提取的隐含偏好)组装成一个清晰的、可直接执行的指令,展示给用户确认:
输出格式:
我整理了一下,你要的其实是:
【类型】[TW / XHS / GZH / VH / 其他]
【目标】[一句话:做什么 + 达到什么效果]
【核心信息】
- [要点1]
- [要点2]
【约束】
- [不超过X字 / 不提及X / 语气要求 / 等]
【隐含偏好】(波兰尼提取,如有)
- [从示范中提取:如"结论先行、段落短、无感叹号"]
- [从反面中提取:如"不要抒情、不要花哨"]
- [从行为中提取:如"习惯短句开头、数据带出处"]
【参考】[文件路径 / 已发布样例 / 用户提供的示范 / 无]
【验收标准】[用户自己说的"什么算好"]
对吗?确认后我直接开始。
执行规则:
用户:帮我写一篇关于 SGU 的文章
AI(Step 1 + 2 合并):
拆一下:
- D:写一篇 SGU 相关文章
- Q:不确定——平台?角度?素材?
「文章」具体是哪个平台的?公众号长文、小红书图文、还是 Twitter 短帖?
用户:公众号的,讲早稻田政经 SGU 的录取
AI(Step 3,一次性问完):
三个问题:
- 这篇是写给已经了解 SGU 的人(转化目的),还是写给完全不懂的人(科普引流)?
- 核心想突出什么——学生的背景条件、你的申请策略、还是 SGU 这个项目本身?
- 有没有什么不能写的?(比如学生隐私、具体分数)
用户:给了解 SGU 的人看的,突出策略,学生姓名用化名
AI(Step 4):
确认:
【类型】GZH 长文 【目标】讲早稻田政经 SGU 录取案例,让已了解 SGU 的读者认可辛佳的申请策略 【核心信息】
- 申请策略是亮点(不是学生背景)
- 早稻田政经 SGU 的具体录取 【约束】
- 学生用化名
- 目标读者已了解 SGU 基本概念,不做科普 【参考】无 【验收标准】读完让人觉得"这个机构确实有方法论"
对吗?
用户:对,开始吧
AI:(立即开始写,不再废话)
基于苏格拉底反诘法 + 维特根斯坦语言澄清,帮你把说不清楚的困扰、冲动、决策问清楚。 AI 不替你决定,只帮你挖出你自己的答案。
用户说了什么困扰/决策/冲动,先用自己的话复述一遍,确认理解正确。
示例:「你说的是——你想买这个东西,但不确定值不值,对吗?」
找出用户用的模糊词,用提问把它拆清楚。常见模糊词:
| 模糊词 | 澄清方向 |
|---|---|
| 需要 | 没有它你的生活会变差,还是只是想拥有它? |
| 贵 | 超出预算,还是觉得这个价格配不上它的价值? |
| 喜欢 | 用了会开心,还是看到它就想要? |
| 纠结 | 两个选项都好,还是两个都有问题? |
| 苦恼 | 不知道怎么做,还是知道但不想承认? |
| 值不值 | 功能层面,还是情感层面,还是和别人比较? |
| 平衡 | 时间分配?风险承受?身份认同?精力消耗? |
| 困惑 | 缺信息做不了判断?还是信息够了但不敢选? |
| 关系 | 时间投入?情感依赖?商业价值?身份认同? |
只问1-2个词,不要一次问太多。
根据用户的回答,用递进问题往深处挖。每次只问一个问题,等用户回答再继续。
追问方向(根据场景选择):
购物/消费决策:
重要决策(工作/方向/关系):
说不清楚的苦恼:
主业 vs 第二曲线(创始人特定):
触发信号:追问 2-3 轮后用户仍然说不清楚核心纠结点,出现"我说不上来""就是感觉不对""你懂的"等表现。
如果苏格拉底追问已经够用(用户已经有清晰倾向),跳过此步。
触发后策略:
反面法:「你最不想看到的结果是什么?」或「如果有一个选项你绝对不选,是哪个?」
示范法:「你身边有没有一个人做了类似的选择,你觉得他做对了?或者做错了?」
行为提取法:「你过去遇到过类似的纠结吗?最后怎么选的?选完后悔了吗?」
执行规则:
追问3-5轮后,把用户说的话整理成一段话反馈给他:
「根据你说的,我理解你其实是……(用户自己说的逻辑)。你自己得出的结论好像是……你觉得准确吗?」
不要替用户做决定。 把结论还给他,让他自己确认。
如果用户已经想清楚了,可以问:
「那接下来你打算怎么做?」
如果用户还没想清楚,不要逼。可以说:
「没关系,有时候想不清楚本身就是答案——说明现在还不是时候。」
如果用户在 Decision 模式中产生了一个可执行的任务 → 自动切换到 Prompt 模式帮他组装成指令。
如果用户说「我刚醒」「我有一堆想法」「脑子里很乱」「帮我记一下」,启动最小收集协议:
先别急着理清楚。你就告诉我三件事:
- 你在想什么?(不用完整,碎片就行)
- 什么感觉最强烈?
- 如果只能留一个问题,是什么?
说完我帮你存下来,等你清醒了再拆。
收集完后存入今日日记(./daily-notes/{yyyy-mm-dd}.md),不做任何分析。等用户主动说「帮我看看昨天那个」再启动正式流程。
对一段英语文本、单词进行翻译。在用户输入 [/learn-english] 或 [请翻译这句话并解析语法]、[解析语法]、[翻译] 时触发。
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当用户请求理解某个概念、名词、主题时使用此技能,触发点包括:任何提及"如何理解", "是什么" 等表露出困惑不解的场景。
分析当前代码库并用中文撰写CLAUDE.md文件,为未来的Claude Code实例提供项目操作指南。触发场景:用户输入/initial命令、新项目首次初始化、需要生成项目指南文件时使用。
拆解代码库,帮助用户理解其结构、作用及使用方法。
对一个概念进行系统性的解释。