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
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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.
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md and code. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
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- 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.
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省 token 模式:子代理能少不多、能轻不重、先自做再委派、批量合并任务、后台任务收口。用户说「ecomode / 省着点用 / 预算模式」时使用。
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hatsuyuki0103
Git 操作专家:原子提交(Conventional Commit)、变基、分支管理、历史整理,按仓库既有风格提交。用户说「提交 / rebase / 整理提交 / 分支操作」时使用。
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note
hatsuyuki0103
会话笔记:把值得长期保留的结论/决策/发现写进工作区笔记。用户说「记一下 / note this / 记住这个结论」时使用。
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prometheus-strict
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严格规划:Metis 澄清需求、Momus 对抗挑战、Oracle 综合并自检,产出交接就绪的规划产物。任务重要到浅计划会做错事、验收/边界/风险/验证不全时使用。
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hatsuyuki0103
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hatsuyuki0103
安全审查:面向 DSH 环境的密钥/依赖/配置/网络面/权限边界审查,按 CRITICAL/HIGH/MEDIUM 评级并给修复路径。用户说「security review / 安全审查」或改动涉及认证、数据、网络、依赖时使用。
SkillAFreshness: A★ 5Claude Code +9
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
- Source
- GitHubgithub-graphql
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deep-interview skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/hatsuyuki0103-deep-interview (last updated 2026-10-24)