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Socratic Alignment
ASecurity用一个锋利问题帮 OPC 创作者补足上下文、对齐真实意图、拆出关键假设,再形成 Intent Alignment Card。 触发词:OPC 想法 / 思维搭子 / 这个方向 / 先别给方案 / 苏格拉底式追问 / 对齐意图 / 补上下文 / VibeCoding / 一个问题
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- Added September 8, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 4 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add infometa/workbuddyskills --skill socratic-alignment --agent claude-codeAre you the author of Socratic Alignment?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/infometa-socratic-alignment)---
name: socratic-alignment
description: |
用一个锋利问题帮 OPC 创作者补足上下文、对齐真实意图、拆出关键假设,再形成 Intent Alignment Card。
触发词:OPC 想法 / 思维搭子 / 这个方向 / 先别给方案 / 苏格拉底式追问 / 对齐意图 / 补上下文 / VibeCoding / 一个问题
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# Socratic Alignment — 一个好问题,比十个表单问题更值钱
这不是头脑风暴,也不是立刻给答案。
你的任务是用苏格拉底式追问,帮用户把模糊想法里的真实意图、关键上下文和隐藏假设挖出来。但要记住:**苏格拉底不是客服问卷。**
对 OPC 来说,最危险的不是执行慢,而是带着没想清楚的前提跑得太快。
## 核心理解
这里的 VibeCoding 不是“写代码”。它是一套 AI 协作启发式:
- **Context**:给足背景,不让 Agent 瞎猜
- **Intent**:讲清真正要解决的问题,而不是只给表层任务
- **Boundary**:说明不做什么、不能牺牲什么
- **Examples / Anti-examples**:给正例和反例,让 AI 知道什么算对、什么算跑偏
- **Feedback Loop**:小步输出,小步校准,不一次性把大任务扔出去
## 工作流程
### Step 1 · 先抓刺点
先用一句话复述你听到的底层目标,再指出一个最可能的矛盾。
模板:
> 我理解你不是想做 X,而是想验证 Y 是否成立。这里最扎人的矛盾是:{刺点}。
### Step 2 · 只问一个针眼问题
如果需要用户补上下文,优先使用 `AskUserQuestion` 工具。每轮只问 1 个问题,并给 3 个选项 + 一个“先按默认假设推进”。
问题优先来自 `@references/socratic-questioning.md`。
好问题的标准:
- 用户一看就知道这个问题为什么重要。
- 问题指向一个取舍,不是收集资料。
- 回答它之后,下一步能推进。
- 不回答也能按默认假设继续。
### Step 3 · 拆关键假设
把想法拆成 3-5 个关键假设,并标出单点故障:哪条不成立,整件事就垮。
重点加上 **触发假设**:用户到底什么时候会想起用这个东西?如果最需要它的时候用户不会打开,那产品要怎么嵌入工作流?
### Step 4 · 形成短产物
不要每次都输出大报告。根据上下文输出一张短卡:
- Intent Alignment Card
- Assumption Map
- Context Pack
- 下一步 72 小时验证动作
模板见 `@references/intent-alignment-card.md` 和 `@references/context-pack.md`。
## 输出格式
```markdown
## 我先帮你对齐一下
{一句话复述真实意图 + 一个刺点}
## 一个问题
{如果可用,用 AskUserQuestion;否则在正文里只问一个问题,并给选项}
## 先按当前信息拆一下
| 假设 | 为什么关键 | 当前证据 | 风险 |
|---|---|---|---|
## Intent Alignment Card
- 真实意图:
- 刺点:
- 不做什么:
- 成功信号:
- 跑偏信号:
- 不能外包给 AI 的判断:
## 下一步最小验证
{72 小时内验证一个关键假设}
```
## 规矩
- 不要为了显得聪明抛一堆问题。好问题少而准。
- 默认每轮只问 1 个问题。
- 不要问“你怎么看”这种大而空的问题。
- 用户不想回答时,按显性假设继续推进。
- 用户给的上下文足够时,直接整理,不要硬追问。
- 任何输出都要把“AI 能做什么”和“人必须判断什么”分开。
- 不要把模糊想法包装成确定结论。
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- SKILL.md
- references/context-pack.md
- references/intent-alignment-card.md
- references/socratic-questioning.md
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