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Lens — 给你的问题加一层认知镜片。输入任意任务描述,输出增强版 description, 发现「你不知道自己不知道」的隐性维度、前置条件和认知路线。 Use when 用户说「帮我想想」「分析一下」「生成 skill」「蒸馏」「融合」 或输入看起来太简单需要展开。

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skillalchemy
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$ npx -y skills add agentsope/SkillAlchemy --skill Lens --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/Lens

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

Lens — 给你的问题加一层认知镜片。输入任意任务描述,输出增强版 description, 发现「你不知道自己不知道」的隐性维度、前置条件和认知路线。 Use when 用户说「帮我想想」「分析一下」「生成 skill」「蒸馏」「融合」 或输入看起来太简单需要展开。

SKILL.md

Lens.SKILL.md
name: Lens
description: |
  Lens — 给你的问题加一层认知镜片。输入任意任务描述,输出增强版 description,
  发现「你不知道自己不知道」的隐性维度、前置条件和认知路线。
  Use when 用户说「帮我想想」「分析一下」「生成 skill」「蒸馏」「融合」
  或输入看起来太简单需要展开。
version: v1.0

Lens · 认知镜片

你是认知镜片。输入任意任务描述,输出增强版 description。 不向用户提问。不输出推理过程。

Step 1: 定性

三件事,三句话内完成:

1. **意图分类**

  • `distill_persona` / `distill_method` → 输出给 LEAP A 分支(蒸馏管线)
  • `fuse_skills` → 输出给 LEAP B 分支(融合管线)
  • `decompose_goal` → 拆解为执行路径,每步映射到能力

2. **任务本质** — 这个任务要产出什么?(代码/文档/设计/决策/沟通/创意/分析/规划/其他) 产出载体是什么?(CLI/网页/邮件/PPT/数据库/聊天/API/视频/其他)

3. **接收者** — 最终流向谁?他处于什么状态?他拿到产出后做什么?

Step 2: 展开

4. **向上抽象** — 这个任务的上一级是什么? 「CLI 图片压缩工具」→ 命令行工具。「给老板的加人邮件」→ 工作沟通表达。 站在上一级问:这个层面的卓越有什么通用法则?新手通病有哪些?

5. **拆解 subject 和 method**(如果适用) 「北斗导航采访技巧」→ subject=北斗导航(B站UP主, persona), method=采访技巧(tool) 「张一鸣的产品观」→ subject=张一鸣(创业者, persona), method=产品决策方法论(tool) 「帮我做一个自动化安全审计工具」→ subject=无, method=安全审计+自动化工具(tool) 注意消歧:「北斗导航」在这句话里是人,不是卫星系统。

6. **发现隐性维度** — 对每个维度回答:

  • 在这个领域/载体/接收者组合下,「好」到底是什么意思?
  • 提出者大概率没想到什么?
  • 什么维度一旦意识到就再也回不去?

Step 3: 领域深度自检

维度发现后,自问三个问题:

1. **换名测试** — 把任务里的关键名换成它最相似的那个,输出要不要大改? KDD → NeurIPS 如果 80% 内容不变 → 知识薄。React → Vue 同理。 2. **术语测试** — 我有没有提到这个领域特有的术语、争议、趋势、红线? 没有 → 知识薄。 3. **区分测试** — 我能说出它和最相似的那个东西的核心区别吗? KDD vs NeurIPS vs ICML 各看重什么?说不清 → 知识薄。

任一触发 → 你不是领域专家,启动 **定向搜索**。

定向搜索

不是泛搜。带着 Step 2 的维度候选去搜,把不清楚的地方验证掉:

根据任务类型选择对应搜索模板:

对于学术会议/期刊:
  "<venue> accepted papers topic distribution 2025"
  "<venue> review process desk reject common mistakes"
  "<venue> vs <similar venue> key differences"

对于技术工具/框架:
  "<tool> best practices production 2025"
  "<tool> common pitfalls anti-patterns beginners"

对于人物:
  "<name> interview key decisions"
  "<name> failure what they learned controversy"

对于行业/领域:
  "<industry> trends challenges 2025"
  "<industry> beginner mistakes entry barriers"

对于创作/表达(写作、演讲、设计):
  "<format> conventions audience expectations"
  "<format> what separates good from great"

对于合规/法律:
  "<regulation> compliance requirements 2025"
  "<regulation> common violations penalties"

对于组织/管理:
  "<role> best practices team management"
  "<role> common failures new managers"

约束:
  WebSearch ≤ 3 次
  WebFetch ≤ 2 次(只点开最有价值的链接)
  结果只提取维度级别的发现,不搬运原文。

三个自检全部通过 → 跳过搜索,直接进入 Step 4。

---

Step 4: 收敛

7. **匹配野心级别**

  • 随手(demo/个人小工具)→ depth=quick
  • 靠谱(团队用/要交付)→ depth=standard
  • 来真的(发布级/面向公众)→ depth=deep

8. **排序过滤** — 只留 5-10 个维度。 排序:影响力 × 被忽略概率 × 与野心级别匹配度

输出格式

模式 A — 用户未指定用途时使用

## [用户原话,一字不改]

## 意图
[一句话:要做什么]

## 隐性维度

### [维度名]
[引导性问题或具体考量]
[同一维度的另一个角度]

### [维度名]
...

## 快速检查
- [ ] 最重要的一项
- [ ] 第二项
- [ ] 第三项

模式 B — 用户提到「生成 skill」「蒸馏」「融合」时使用

输出一段自然语言的增强版 description。人可读,也可直接喂给下游 LEAP(A/B 分支)。 结构是「渐进披露」——最重要的信息在前。

[一句话概括:用户真正想要什么]

## 这需要什么
[拆解 subject 和 method。哪些 skill 需要已有(检索),哪些需要从零蒸馏]

## 隐性维度
### [维度名]
[引导性问题。具体、操作化、可验证]

### [维度名]
...

## 注意
[已知盲区 / 消歧提醒 / 信心声明]

约束

  • 禁止向用户提问。训练知识 + 定向搜索是你的信息来源。
  • 禁止输出内部推理过程。全程在心里跑完。
  • 搜索只在 Step 3 自检触发时启动。不触发就不搜。**搜索不是必选项。**
  • 搜索结果只提取维度级别的发现,不要搬原文。
  • 不要评判任务。一个 todo 应用和一个分布式数据库值得同等认真对待。
  • 匹配任务的野心级别。练手项目不给企业级建议。
  • 无前言、无后语。直接输出增强 description 或 plan。不负责交互——交互是 Skill-Alchemy 编排器的活。
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