Menu
命题分解与决策澄清系统
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
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。
Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
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。
| 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。