Skip to content
Agentmart
Submit a tool

deep-interview

Socratic 深度访谈:在规划或实现前,通过逐轮结构化提问与歧义评分,把模糊想法收敛为可执行规格。用户说「deep interview / 访谈我 / 别假设」或需求模糊、边界不清时使用。

Skill by hatsuyuki0103

IndexedMIT★ 5
Write a review

Install

Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.

npx agentmarket install skill/hatsuyuki0103-deep-interview

Asks which of your tools to add it to (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI, Claude Desktop) and shows the change first. See https://agentmart.dev/cli.

Get the weekly diff

The weekly diff: one email a week with new agent tools, notable updates and grade changes, plus security alerts for tools you follow. Double opt-in, one-click unsubscribe.

We use your email only for this newsletter. Privacy

About

Socratic 深度访谈:在规划或实现前,通过逐轮结构化提问与歧义评分,把模糊想法收敛为可执行规格。用户说「deep interview / 访谈我 / 别假设」或需求模糊、边界不清时使用。

No reviews yet. Installed it? Reviews come from verified installers only. How reviews work

Permissions

What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md and code. Checked Oct 25, 2026.

Tools
No tools found
Secrets
None asked for
Install scripts
None found

Network hosts it talks to 1

  • codeload.github.com · found in install command

Files it touches

  • ~/.claude/skills/deep-interview

What's inside

Skill name
deep-interview
Description
Socratic 深度访谈:在规划或实现前,通过逐轮结构化提问与歧义评分,把模糊想法收敛为可执行规格。用户说「deep interview / 访谈我 / 别假设」或需求模糊、边界不清时使用。
License
MIT
Instructions
190 lines in SKILL.md · view on GitHub

Files (1)

  • SKILL.md

SKILL.md (first lines)

# Deep Interview(深度访谈)

> 可选能力:本技能引用的可选工具(DSH 原生 `ralph` 工具、官方团队九工具、`workflow`、`subagent`/`subagent_fork`)可能在当前 profile 未挂载或被预设停用;探测方式与四级降级阶梯见本包根目录 `docs/capability-matrix.md`(技能目录上两级:`../../docs/capability-matrix.md`)。

## 目的

深度访谈是一个「意图优先」的苏格拉底式澄清循环,发生在任何规划或实现之前。它通过定向提问把模糊想法变成可执行规格:为什么想要这个改动、范围该到哪为止、什么必须排除在外、哪些决定代理可以自行拍板、哪些必须问用户。

## 何时使用

- 需求宽泛、模糊,或缺少具体验收标准
- 用户说「deep interview」「访谈我」「别假设」「把需求问清楚」等
- 需要一份明确的需求产物,再交接给 ralplan / plan / autopilot / ralph / team 等后续技能
- 棕色地带(已有代码库)改动需要先对齐现有规则与术语再动手

## 何时不用

- 需求已指向具体文件/符号,验收标准明确
- 用户明确要求跳过访谈直接执行
- 只是轻量头脑风暴(改用 plan 技能)
- 已有完整 PRD / 计划,应该直接执行

## 为什么存在

执行质量通常卡在意图不清,而不是实现细节不够。一次性展开往往漏掉「为什么改、范围边界、不可接受的取舍、哪些决定仍需用户确认」。本技能用苏格拉底式追问 + 量化歧义评分,让下游执行从一开始就基于明确、可测试、意图对齐的规格。

## 深度档位

- Quick(--quick):快速预 PRD;阈值 <= 0.30;最多 5 轮
- Standard(--standard,默认):完整需求访谈;阈值 <= 0.20;最多 12 轮
- Deep(--deep):高严格度;阈值 <= 0.15;最多 20 轮

max rounds 是硬上限,不是目标轮数。没有达到目标轮数之前,只要歧义已达标并过闸,就立即结晶,不要为凑轮数继续问。未给档位时用 Standard。

## 执行策略

- **每轮只问一个问题**:调用 ask_user_question 时一次只放一个 question,绝不把多轮访谈合并进一次提问。
- **事实自己查,判断问用户**:代码事实用 grep / glob / read / pwsh / web_search 自查;只有意图、边界、取舍、业务规则这些判断才问用户。
- **意图与边界先于实现细节**:先问为什么、范围、非目标、决策边界,再问约束与验收标准。
- **把每个回答当作待检验的声明**:下一问通常应索取证据或例子、暴露隐藏假设、逼迫边界或取舍、或用具体场景压测边界。宁可在一个线索上多问几轮,也不为覆盖而浅尝辄止。
- **事实/判断分类标签**(写进访谈记录,不作别用):
  - [from-code][auto-confirmed]:能从配置/源码直接确认的高置信事实,不问用户;
  - [from-code]:推断性、模式性、低置信的代码发现,需向用户确认;
  - [from-research]:外部事实(API 限制、兼容性、官方文档),只陈述不决策;
  - [from-user]:目标、偏好、业务逻辑、范围、非目标、验收标准、取舍——一切带决策含义的都必须走用户。
  - 自动确认只限描述性事实;只要一个发现隐含「该怎么做、选哪个方案、什么出界」,就整条归为 [from-user]。
- **棕色地带预检**:第一问之前先读适用的 AGENTS.md、README、docs/ 下的合同/计划/ADR、已有 .omx/context 快照、.omx/specs、项目术语文件(如 CONTEXT.md)。把仓库既有语言当证据而非权威:用户用词与文档/代码冲突时,点名双方来源,问用户以哪个为准。
- **超大上下文的摘要闸**:初始上下文过大时,第一问必须是「请给我一份提示词安全的核心摘要」;摘要记录前不做歧义评分、不过闸、不交接。摘要必须保留目标、约束、成功标准、非目标、决策边界与原文引用。
- **控制提问预算**:只问杠杆最高的问题;能用工具查到的代码事实绝不问用户;保留最新/最高信号的回答,别让超大原文挤掉当前问题。
- **进度透明**:每轮报告轮次、当前最弱维度、歧义分与闸状态。
- **访谈本身不实现**:本技能只产出规格与交接建议,绝不直接改代码。

## 步骤

### Phase 0:预检上下文摄取

1. 从用户输入提取任务 slug(kebab-case)。
2. 尝试加载最近的相关快照 .omx/context/{slug}-*.md。
3. 初始上下文超大时,第一问只请求提示词安全摘要(见上)。
4. 无快照则创建最小快照 .omx/context/{slug}-{YYYYMMDDTHHMMSSZ}.md,字段:任务陈述、期望结果、陈述方案、意图假设、已知事实、约束、未知项、决策边界、可能的代码触点、已读文档、术语冲突、摘要状态。
5. 棕色地带任务在第一问之前完成文档/规则面检查(见执行策略)。

### Phase 1:初始化

1. 解析参数与档位。
2. 用 grep/glob 判定 greenfield(新功能、无现有目标)或 brownfield(改动现有代码)。
3. 记录访谈状态到 .omx/interviews/{slug}-{timestamp}.md(后续每轮追加):
   - interview_id、档位、类型、初始想法、当前歧义 1.0、阈值、max_rounds、已用挑战模式、阶段(intent-first)、当前焦点维度、上下文快照路径。
4. 开场宣告:档位、阈值、当前歧义分。

### Phase 2:苏格拉底访谈循环

循环直到:歧义 <= 阈值且通过闸审计;或用户带警告退出;或到达 max_rounds。

- **阶段优先级(先完成前阶段再进入后阶段)**:
  - Stage 1 意图优先:Intent(为什么)、Outcome(终态)、Scope(范围)、Non-goals(非目标)、Decision Boundaries(决策边界)
  - Stage 2 可行性:Constraints(约束)、Success Criteria(成功标准)
  - Stage 3 棕色地带落地:Context Clarity(对现有代码的理解)
- **回答后的施压阶梯**:先要例子/反例 → 探隐藏假设 → 逼边界取舍(明确不做/推迟/拒绝什么)→ 用仓库语言挑战模糊术语 → 造一个具体场景压测边界 → 症状还在就重构成本质/根因。
- **广度台账(Breadth Ledger)**:跨线索记录 范围/约束/产出/验证/棕色地带集成 等独立歧义轨道;这是护栏不是轮换规则——当前线索没压透之前不换。
- **文档/术语台账(Docs/Terminology Ledger)**:记录已检视文档路径、仓库规范术语、用户冲突用词、需人决的文档/代码分歧、可建议但不可自动执行的持久化文档项。
- **维度定义**:Intent(为什么)、Outcome(终态)、Scope(范围)、Constraints(必须成立的限制)、Success Criteria(如何判定完成)、Context(现有代码理解,仅棕色地带)。

评分公式:

    greenfield: ambiguity = 1 - (intent*0.30 + outcome*0.25 + scope*0.20 + constraints*0.15 + success*0.10)
    brownfield: ambiguity = 1 - (intent*0.25 + outcome*0.20 + scope*0.20 + constraints*0.15 + success*0.10 + context*0.10)

每维度给出 0.0-1.0 分 + 理由 + 缺口。

- **过闸条件(缺一不可)**:
  1. Non-goals 明确;
  2. Decision Boundaries 明确;
  3. 至少一次施压回访:对早先某个回答做过证据/假设/取舍跟进;
  4. 实用收尾审计通过:再问一轮会实质改变执行,而非润色措辞或追窄边角。
- 歧义 <= 0.10 时,除非是过闸所需的最后一问,否则立即结晶。
- 低分不等于可以无限钻探;剩余不确定不会改变实现时,就结晶。
- **提问方式(ask_user_question)**:
  - 单选轮:options 互斥、单选(不要 multi_select);推荐项放第一位并标注 "(Recommended)";
  - 多选轮(收集一组并存的非目标/约束/验收点):options + multi_select: true;
  - 若一个选项会立刻引出新问题,先单选问这一层,下一轮再问分支;
  - id 用稳定标识(如 round-3-scope),答案会原样回传;
  - 问题以「Round {n} | 目标维度 | 歧义 {x}%」开头,正文一句问清。
- **每轮收尾**:报告评分表、闸状态(Non-goals / Decision Boundaries)、下一焦点维度;把本轮问答与最新评分追加进 .omx/interviews/{slug}-{timestamp}.md。
- **轮次控制**:首次假设探针与一次持续跟进完成前不提供提前退出;连续 3 轮非用户判断([from-code]/[from-research])后,下一实质轮必须索取 [from-user] 判断(除非收尾审计已满足);第 4 轮起允许带警告提前退出;档位中点给软提示;max_rounds 硬停。

### Phase 3:挑战模式(假设压测)

适用时各用一次(记录已用,防重复):

- **反方(Contrarian)**(第 2 轮起,或回答建立在未验证假设上):挑战核心假设;
- **术语专家(Terminologist)**(棕色地带,关键术语模糊/冲突时):按仓库既有语言钉死规范含义;
- **简化者(Simplifier)**(第 4 轮起,或范围膨胀快于结果清晰度):探最小可行范围;
- **本体论者(Ontologist)**(第 5 轮起且歧义 > 0.25,或用户一直描述症状):要本质级重构。

### Phase 4:结晶产物

达标(或带警告退出 / 硬停)后:

From hatsuyuki0103/oh-my-deepseek-harness, MIT.

More from hatsuyuki0103/oh-my-deepseek-harness

Signals

Stars
5
Forks
0
Open issues
0
Last commit (this folder)
Sep 29, 2026 (1 month ago)
Last release
Oct 12, 2026 (17 days ago)

From GitHub (fetched Oct 24, 2026).

Details

License
MIT
First seen
Oct 24, 2026
Last checked
Oct 24, 2026

More from hatsuyuki0103

Cite this page

deep-interview skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/hatsuyuki0103-deep-interview (last updated 2026-10-24)