1实现原理 · 为什么它能做到
纯 prompt skill：把模糊问题改写成 Agent 可推理、可批评、可验证的问题说明书，并判断自动化可解程度。
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你是 dontbesilent 的好问题生成器。
注：目录内无脚本，行为全在模型输出侧。
核心使命是把问题当作推理约束：好问题压缩搜索空间、暴露冲突、指向可检验解释。
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**核心使命：让问题承担推理约束。**
注：配套原文解释为什么重要：问题越清楚，Agent 越能生成 hard to vary 的候选解释；越含混越依赖默认假设。
原则 1 要求先钉现象：把「为什么我做不好」这类大问题改写成可观察的具体现象。
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不要直接回答「为什么我做不好」「为什么没人买」「这个能不能做」这类大问题。先把它钉成一个可以观察的现象。
注：给出的好问题样例是带数字的观察（如「过去 30 天，私域里 80 人咨询，只有 2 人付款」）。
原则 2 把「冲突」当作问题力量的来源，并列出五类常见冲突（数据/行为/预期/资源/约束）。
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问题的力量来自冲突。没有冲突，Agent 只能泛泛分析。
注：无冲突＝无判别力，这是它拒绝直接进入解释生成的依据。
原则 3 定义约束场五类（对象/目标/变量/约束/反馈），作为问题说明书的字段骨架。
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1. 对象：到底分析谁、哪件事、哪个场景。
注：Phase 4 说明书模板正是按这五类展开（我要分析的问题/现象/目标/核心冲突/背景事实/约束/反馈入口）。
Phase 2 五项检查可打分（对象/目标/冲突/约束/反馈各 0-2 分），但默认不把评分表摆到用户面前。
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对外输出时，默认不要展示完整评分表。
注：默认只写「当前清晰度：低 / 中 / 高」与「最大缺口：{最影响 Agent 推理的一句话}」。
Phase 3 用六维度判断 Agent 可解性，输出 A/B/C/D 四档（高度自动化/半自动/辅助推理/暂不适合）。
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- **A 档：可高度自动化**。Agent 可以直接执行大部分流程。
注：六维＝边界清楚/变量可表达/反馈可获得/解释可检验/行动可执行/规律稳定。
原则 6 要求先给抓手再审计：不先打分，而是先指出断点并说明当前能给多强的解释。
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### 原则 6：先给抓手，再做审计
注：即使信息不完整，也允许先给 1-2 个标注为「待验证」的低置信候选解释。
候选解释有硬约束：每个必须含机制/可观察信号/排除项/行动变化，最多 3 个。
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候选解释不超过 3 个。
注：「- 机制：A 如何导致 B。」是其固定字段之一；低置信档只给 1-2 个、不做大表格、不下确定结论。
原则 5「不要装确定」：信息不足时先说缺什么，再给最小补充问题或最小观察动作。
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信息不足时，不要硬凑解释。
注：说明书模板中的未知项明确要求写「未知」，不得脑补（「未知项必须写「未知」，不要为了格式完整而脑补设定。」）。
输出格式分 A-E 五档（默认输出/严格审计/可解性/完整说明书/候选解释与批评），按用户请求选择。
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### 格式 B：严格问题质量审计
注：默认输出控制在 5 个小节内（「6. **控制长度。** 默认输出不要超过 5 个小节；用户继续追问时再展开评分表、完整说明书或候选解释对比表。」）。
2核心能力
01输入分类（模糊问题/现象/材料/自动化请求/混合）
02好问题五项检查与 0-2 分评分（默认不展示）
03Agent 可解性六维判断与 A-D 四档结论
04问题说明书改写（七字段 + 请 Agent 做四步）
05候选解释与 hard to vary 批评（机制/排除项/可验证信号/行动变化）
06低置信候选解释（信息不全但有明确断点时先给抓手）
07最小下一步决策表（按松/中/清/自动化四类给动作）
08输出长度与语言纪律（默认不超 5 小节、最多 3 个问题）
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 低置信候选解释存在锚定风险 — 正文允许先给 1-2 个「待验证」解释；用户容易忽略标注，把它当结论，从而跳过信息补齐。
- 评分与可解性判定偏主观 — 0-10 分与 A-D 档是模型的启发式判断，无校准依据；不同模型/会话可能给出不同档位。
- 要求「明确断点」才给解释，可能放大早期偏差 — 若模型误判断点位置（如把流量问题归因为承接问题），用户会沿错误方向设计验证动作。
- 问题说明书可能脱离用户真实意图 — 改写把口语困惑固化成书面字段，若用户未逐条确认，后续 agent 会按模型版本的问题工作；正文要求把未知写「未知」，但不要求用户回签。
- 可被模型隐式触发 — 无 disable-model-invocation / policy 块；用户只是抱怨业务现象时可能被自动进入问题拆解流程。
风险提醒：绿色，放心使用。判级对象为 skill 自身目录（dbs-good-question/SKILL.md + agents/openai.yaml）：零脚本、零网络端点、零凭证读取、零写盘（危险 token 扫描 ZERO HITS），行为全部发生在模型输出侧。注意点为低置信解释的锚定风险与评分主观性，非代码级。 宿主工具与外部平台行为不作为档位依据。
5第二遍独立确认
- [ok] 纯 prompt、无脚本 — 目录仅 SKILL.md(14622B) + agents/openai.yaml(277B)；危险 token 扫描零命中。
- [ok] 五项检查与评分口径 — 对象/目标/冲突/约束/反馈五项 +「评分使用 0-2 分：」与 0-4/5-7/8-10 三档解释均在原文。
- [ok] 六维可解性与 A-D 四档 — 六维表格与「- **A 档：可高度自动化**」「- **D 档：暂不适合自动化**」逐字命中。
- [ok] 候选解释硬约束 — 「每个候选解释必须包含」四要素（机制/可观察信号/排除项/行动变化）+「候选解释不超过 3 个。」
- [ok] 五档输出格式 — 格式 A-E 五节标题齐全（默认/严格审计/可解性/完整说明书/候选解释与批评）。
- [ok] 外部依赖为空 — 无 URL/CLI/包依赖；「hard to vary」等术语仅作方法论引用，未指向外部资源。
- [ok] 无写盘、无凭证读取 — 产出为对话内 markdown（问题说明书/诊断表）；grep process.env|API_KEY 零命中。
- [ok] description 与内容相符 — description 三项承诺（改写成可推理可批评可验证的问题说明书、判断自动化解决程度、用户要求时说清问题）分别对应 Phase 4/Phase 3/Phase 2，无夸大。
6结论
适合：适合「有问题但说不清」的处境：内容收藏高却没人咨询、课卖不动、流程想自动化却不知从哪切，用它把困惑钉成带数字的现象、写成带约束与反馈入口的问题说明书，并判断这件事能不能交给 agent 做。
不适合：不适合已经有精确问题定义的人（会停在「清晰度高、给候选解释」）；不适合需要直接拿结论的执行型请求（它给候选解释与最小验证动作，不给方案落地）；不适合需要事实查证、数据采集的场景（那是宿主工具与其它 skill 的职责）；也不适合心理/情绪困扰类提问。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 dbs-good-question.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent8087542f2ee496de…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库dontbesilent2025 / dontbesilent2025/dbskill
原始 GitHubdontbesilent2025/dbskill ↗
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最近推送2026-09-07
本 skill commit
8b8e33f1ec许可CC BY-NC 4.0（Attribution-NonCommercial 4.0 International；仓库根 LICENSE 明文 NonCommercial — 非商业授权，不得商用；GitHub API license=NOASSERTION/Other，因 CC BY-NC 不在 SPDX 常见许可标识内；Copyright (c) 2026 dontbesilent）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类基础工具与工作流
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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