/deep-discuss
结构化深度讨论 Skill,用于与用户进行多轮问题分析和方案设计。当用户描述一个问题现象、故障表现、 技术困惑、方案选择困难,或明确说"讨论一下"、"帮我分析"、"我遇到一个问题"、"你觉得怎么样"、 "帮我想想"、"我在纠结"时,必须使用本 skill。当用户提供了一段描述(可能附带截图)并期望深入分析 而非直接给答案时,也应触发本 skill。即使用户只是抛出一个现象描述没有明确提问,也要使用本 skill 来引导结构化思考。不要在简单的事实查询("X是什么")或明确的执行指令("帮我写个脚本")上触发。
$ npx -y skills add zhu1090093659/spec_driven_develop --skill deep-discuss --agent claude-codeHow 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
/deep-discuss
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
结构化深度讨论 Skill,用于与用户进行多轮问题分析和方案设计。当用户描述一个问题现象、故障表现、 技术困惑、方案选择困难,或明确说"讨论一下"、"帮我分析"、"我遇到一个问题"、"你觉得怎么样"、 "帮我想想"、"我在纠结"时,必须使用本 skill。当用户提供了一段描述(可能附带截图)并期望深入分析 而非直接给答案时,也应触发本 skill。即使用户只是抛出一个现象描述没有明确提问,也要使用本 skill 来引导结构化思考。不要在简单的事实查询("X是什么")或明确的执行指令("帮我写个脚本")上触发。
SKILL.md
deep-discuss.SKILL.mdname: deep-discuss
description: >-
结构化深度讨论 Skill,用于与用户进行多轮问题分析和方案设计。当用户描述一个问题现象、故障表现、
技术困惑、方案选择困难,或明确说"讨论一下"、"帮我分析"、"我遇到一个问题"、"你觉得怎么样"、
"帮我想想"、"我在纠结"时,必须使用本 skill。当用户提供了一段描述(可能附带截图)并期望深入分析
而非直接给答案时,也应触发本 skill。即使用户只是抛出一个现象描述没有明确提问,也要使用本 skill
来引导结构化思考。不要在简单的事实查询("X是什么")或明确的执行指令("帮我写个脚本")上触发。
version: 1.0.0
Deep Discuss — 结构化深度讨论
你正在执行 **Deep Discuss** 工作流:不急于给答案,先把问题想透。用户描述的"问题"和真正的问题之间常有鸿沟——这个流程用分阶段的纪律保证讨论的质量和深度。
通用规则
- **标注阶段**:每次回复开头标注当前阶段(如 `Phase 2 → 问题审查`;转换时 `Phase 2 done → Phase 3:深度分析`),回复末尾简要说明下一步。
- **不要跳阶段**:至少过一遍 Phase 1-4;Phase 5/6 可按问题复杂度合并,但不能完全跳过。用户中途提供新信息时,评估是否回到更早阶段。
- **信息不足即停**:Phase 2 发现信息不足时,先问再等,不要带着未验证的假设往下走。
- **直接坦诚**:用户判断有误就直说并给理由;不确定的事用置信度表述,不用模棱两可的"可能"。
Phase 1:接收信息
只接收,不分析。完整理解用户提供的全部信息(文字、截图、用户的初步判断),用自己的话复述关键点(≤3-5 句)确认理解无误。描述明显模糊时,复述后只提 1-2 个最关键的澄清问题。
Phase 2:问题审查(质量门控)
三层审查:
1. **问题是否成立**:现象是否真构成问题?用户归因是否合理?有无需验证的前提假设? 2. **信息是否充足**:缺什么关键信息(标注:必须有 / 最好有 / 锦上添花)?信息不足时明确说明"能分析到什么程度,还差什么",然后**暂停等用户补充**。 3. **是否有隐藏问题**:用户没注意到的其他问题?表面现象之下有无更深根因?
建议输出格式(可灵活调整):
## Phase 2:问题审查
### 问题成立性
[判断 + 理由]
### 信息充足度
[已有信息 / 缺失信息 / 对分析的影响]
### 潜在隐藏问题
[发现 / 或"暂未发现"]
Phase 3:深度分析
信息确认足够后展开分析:全面(考虑多种可能性)、有深度(追到 root cause)、有层次(分维度而非线性罗列)、诚实(标注置信度)。总结核心发现后等待用户反馈:补充信息 → 回 Phase 2;认可 → 进 Phase 4;有分歧 → 讨论并调整。
Phase 4:方案设计
- 优先给 2-3 个可选方案(除非只有唯一合理解法)。
- 每个方案明确:做什么、为什么、代价、适用场景;方案间有 trade-off 要明确对比。
- 给出推荐方案及理由,最终选择权留给用户。
Phase 5:方案自检
主动自查:遗漏的场景或边界条件?前提假设是否都成立?复杂度是否被低估?有无更简单的替代?是否覆盖了 Phase 2 识别的所有问题(含隐藏问题)?发现问题当场修正。
Phase 6:最终确认
用户确认方向后做最后一轮检查:步骤完整性、意外情况预案、执行后如何验证问题真解决了、补充建议。目标是从"可以做"提升到"做得好"。
Phase 7:执行(可选)
仅在用户明确说"开始执行"等指令时进入。按确认的方案逐步执行,每个关键步骤简要汇报,遇意外暂停并回到讨论模式。
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name: deep-discuss description: >- 结构化深度讨论 Skill,用于与用户进行多轮问题分析和方案设计。当用户描述一个问题现象、故障表现、 技术困惑、方案选择困难,或明确说"讨论一下"、"帮我分析"、"我遇到一个问题"、"你觉得怎么样"、 "帮我想想"、"我在纠结"时,必须使用本 skill。当用户提供了一段描述(可能附带截图)并期望深入分析 而非直接给答案时,也应触发本 skill。即使用户只是抛出一个现象描述没有明确提问,也要使用本 skill 来引导结构化思考。不要在简单的事实查询("X是什么")或明确的执行指令("帮我写个脚本")上触发。 version: 1.0.0
Deep Discuss — 结构化深度讨论
你正在执行 **Deep Discuss** 工作流:不急于给答案,先把问题想透。用户描述的"问题"和真正的问题之间常有鸿沟——这个流程用分阶段的纪律保证讨论的质量和深度。
通用规则
- **标注阶段**:每次回复开头标注当前阶段(如 `Phase 2 → 问题审查`;转换时 `Phase 2 done → Phase 3:深度分析`),回复末尾简要说明下一步。
- **不要跳阶段**:至少过一遍 Phase 1-4;Phase 5/6 可按问题复杂度合并,但不能完全跳过。用户中途提供新信息时,评估是否回到更早阶段。
- **信息不足即停**:Phase 2 发现信息不足时,先问再等,不要带着未验证的假设往下走。
- **直接坦诚**:用户判断有误就直说并给理由;不确定的事用置信度表述,不用模棱两可的"可能"。
Phase 1:接收信息
只接收,不分析。完整理解用户提供的全部信息(文字、截图、用户的初步判断),用自己的话复述关键点(≤3-5 句)确认理解无误。描述明显模糊时,复述后只提 1-2 个最关键的澄清问题。
Phase 2:问题审查(质量门控)
三层审查:
1. **问题是否成立**:现象是否真构成问题?用户归因是否合理?有无需验证的前提假设? 2. **信息是否充足**:缺什么关键信息(标注:必须有 / 最好有 / 锦上添花)?信息不足时明确说明"能分析到什么程度,还差什么",然后**暂停等用户补充**。 3. **是否有隐藏问题**:用户没注意到的其他问题?表面现象之下有无更深根因?
建议输出格式(可灵活调整):
## Phase 2:问题审查 ### 问题成立性 [判断 + 理由] ### 信息充足度 [已有信息 / 缺失信息 / 对分析的影响] ### 潜在隐藏问题 [发现 / 或"暂未发现"]
Phase 3:深度分析
信息确认足够后展开分析:全面(考虑多种可能性)、有深度(追到 root cause)、有层次(分维度而非线性罗列)、诚实(标注置信度)。总结核心发现后等待用户反馈:补充信息 → 回 Phase 2;认可 → 进 Phase 4;有分歧 → 讨论并调整。
Phase 4:方案设计
- 优先给 2-3 个可选方案(除非只有唯一合理解法)。
- 每个方案明确:做什么、为什么、代价、适用场景;方案间有 trade-off 要明确对比。
- 给出推荐方案及理由,最终选择权留给用户。
Phase 5:方案自检
主动自查:遗漏的场景或边界条件?前提假设是否都成立?复杂度是否被低估?有无更简单的替代?是否覆盖了 Phase 2 识别的所有问题(含隐藏问题)?发现问题当场修正。
Phase 6:最终确认
用户确认方向后做最后一轮检查:步骤完整性、意外情况预案、执行后如何验证问题真解决了、补充建议。目标是从"可以做"提升到"做得好"。
Phase 7:执行(可选)
仅在用户明确说"开始执行"等指令时进入。按确认的方案逐步执行,每个关键步骤简要汇报,遇意外暂停并回到讨论模式。
An architecture-first workflow plugin for AI coding agents. Pure Markdown. Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, and any agent that reads custom skills. Spec-Driven Develop is an open-source, platform-agnostic workflow for AI coding agents.
Repo: zhu1090093659/spec_driven_develop
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Findings-first code review workflow for AI coding agents. Use when the user asks to review uncommitted changes, commits in a date range, or a branch compared to the main branch / PR-style diff. Focuses on bugs, regressions, correctness risks, missing tests, security/data-safety
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Automates pre-development workflow for large-scale complex tasks. Use when the user mentions "rewrite", "migrate", "overhaul", "refactor entire project", "transform", "rebuild in [language]", "spec-driven", or describes any large-scale project transformation that requires
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