| name | idea |
| description | 在启动 /research 之前帮用户**把模糊主题收敛成具体可做的研究问题**。输入一个粗糙的方向(例如"提升图像生成质量"、"让 LLM 更会写代码"),产出 3–5 个具体、可证伪、有评测指标、可行性明确的问题候选,每个带 scope 和 why-interesting。不做实验、不跑代码,只做问题形式化。 | Converge a vague research direction into 3–5 concrete, falsifiable problem formulations with metrics and scope — the step before /research. |
/idea — 研究问题形式化
用户主题:$ARGUMENTS
这个 skill 做一件事:把"我想研究 X"变成"3–5 个可以马上 /research 的具体问题"。
默认语言
topic 是中文 → 中文回;英文 → 英文。
核心反 pattern(最重要的一条)
别产出这种:
"探索 X 的新方法" / "研究 Y 如何更好" / "设计一个 Z 的框架"
这些不是问题,是主题。它们无法 /research 因为没指标、没收敛条件。
真正的研究问题长这样:
"在 CodeContests benchmark 上,能否通过 RAG 把 Claude 3.5 的通过率从 42% 提到 50%+?"
有:指标(pass@1)/ 基准(现状 42%)/ 目标(50%+)/ 约束(在哪评测)。
流程
Step 1 — 快速摸清领域(≤5 分钟)
用 WebSearch 或 WebFetch 抓 2–3 条:
- 这个领域当前 SOTA 大概什么水平、用什么指标
- 有没有公开 benchmark / dataset
- 最近 1–2 年有哪些相关工作方向
不要做完整文献综述——目的是让自己对问题空间有个粗坐标,不是列参考文献。
如果是纯工程/实验主题("重建 UI"、"调通我的 pipeline"),跳过这步。
Step 2 — 和用户做 1–2 轮对话澄清
用 AskUserQuestion:
- 时间尺度:几天内能跑完 / 几周长期 / 无限
- 成功长啥样:数字达标 / 跑出一个 demo / 搞清楚一个疑问
- 资源约束:只能跑 local / 可以调 API / 预算多少
- 已有 baseline(如果有)
1–2 个问题为限。过度审问比错漏信息更烦。
Step 3 — 产出 3–5 个问题候选
每个候选用这个模板:
### 候选 N:<一句话 problem statement>
**形式化**:<用"在 X 上,能否通过 Y 把 A 从 B 提到 C" 或类似结构化表述>
**指标**:<具体数值指标 + 数据来源>
**基线**:<当前水平 + 怎么拿到 baseline>
**为什么值得做**:<1-2 句话——解决谁的痛、回答谁的疑问、有什么 downstream value>
**可行性**:<一句话——需要什么资源、预期多少轮 /research 能收敛、最大技术风险>
**边界**(scope):<明确写**不**做什么——不做 X、不考虑 Y,这样 /research 才能收敛>
Step 4 — 按三个维度排序
三维打分(每个 1-5):
- Tractability(能否可行量化评测)
- Learnable(过程能学到多少通用洞见)
- Leverage(做完影响多大——对用户本身的痛、对领域、对下游)
给出推荐排序 + 每个一句话 rationale。
Step 5 — 交接
最后问用户:
- 选哪个?
- 要不要现在启动
/research <选中的 problem statement>?
- 或者
/idea <refined topic> 再聚一次?
如果用户选了,不要自己调 /research——告诉他们命令让他们键入。
风格约束
- 每个候选 < 10 行
- 避免"可能"、"或许"、"也许"——要么给具体数字要么不给
- 避免罗列技术词——"用 attention + RAG + finetuning 提升" 是假大空;"在 HumanEval 上 pass@1 从 60% 提 65%" 是真问题
- 每个候选应该足够小,能用一个
/research 闭环搞定(几十轮规模)——太大的拆成多个
反 pattern(别做)
- 不要产出"探索 X" / "研究 Y" 类主题
- 不要自己执行
/research(保持 skill 职责单一)
- 不要生成 > 5 个候选(用户会懵)
- 不要对每个候选写 500 字——每个 10 行为限
- 不要引用"xxx 论文说"除非真的搜到了并且相关(瞎编最糟)
与 /research 的关系
/idea 产出可以直接粘进 /research 的 problem statement。例如:
# 用户: /idea 提升 Claude 代码能力
# → /idea 产出 3 个候选
# → 用户选候选 2
# → 用户: /research 在 HumanEval 上,通过 RAG 提升 Claude 3.5 Sonnet pass@1 从 ~75% 到 80%+
两个 skill 的分工:
/idea:什么问题值得做(定义阶段)
/research:开闭环闸门持续迭代(执行阶段)
/idea 不接管 research,只交接。