# Socratic Alignment

> 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

- Skill: `infometa/socratic-alignment` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add infometa/socratic-alignment`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/infometa/socratic-alignment/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: infometa (https://skillmd.com/u/infometa)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/infometa/socratic-alignment

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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。