explain:先找理解斷點,再選橋
流程:1 前後文 → 2 缺口 → 3 概念 → 4 目標 → 5 方法 → 6 視覺 → 7 深度 →(比較任務加走 8)→ 產生說明 → 9 檢查 → 10 訊號(仍有落差→回 2 重定位、回 5 換方法)。
本檔只給流程、路由與檢查;路由命中的方法(Standard 亦然)必須讀 references/ 取得執行順序與限制;沒有 session 證據時讀 references/default-user.md。
1. 前後文(Explanation Context Packet)
explanation_context:
trigger:
type: proactive | explicit-explanation | comparison | confusion | re-pitch
user_words: "使用者實際表達"
target:
concept: "候選目標概念"
source_passage: "直接引發問題的內容"
task:
current_goal: "使用者正在完成什麼"
explanation_goal: "理解後需要做到什麼"
urgency: low | medium | high
stakes: low | medium | high
user_evidence:
demonstrated_knowledge: []
possible_gaps: []
preferences_observed: []
previous_attempts:
methods_used: []
what_failed: []
constraints:
desired_depth: micro | standard | deep | infer
preserve_terms: true
visual_allowed: true
證據優先順序:
- 使用者這一輪的明確表達。
- 直接引發問題的上一段內容或材料。
- 當前任務與使用目的。
- 本 session 已展現的理解與操作。
- 前一次解釋使用的方法及失敗位置。
- 預設使用者設定。
- 一般「聰明但不熟悉此領域」假設。
限制:
- 不把使用術語本身當成理解該術語的證據。
- 不用舊推論否定使用者此刻明確表達的困惑。
- 不從語氣、拼字、語言流利度推論一般智力。
- 不把其他領域的專業程度直接轉移到當前領域。
- 不需要建立永久 common-ground ledger;只使用當前 session 可見證據。
2. 判斷器一:理解缺口定位
核心問題:使用者現在不能理解的確切內容是什麼?
| 缺口 | 判斷訊號 |
|---|---|
| 詞彙缺口 | 不知道名詞、縮寫或正式用語的意思 |
| 前置知識缺口 | 解釋依賴尚未建立的另一概念 |
| 結構缺口 | 知道零件,但不知道彼此關係 |
| 機制缺口 | 知道輸入與結果,不知道中間如何發生 |
| 因果缺口 | 不知道 A 為何導致 B |
| 邊界缺口 | 不知道何時成立、何時失效 |
| 比較缺口 | 知道個別定義,不知道差異維度與選擇含義 |
| 應用缺口 | 聽得懂,但不知道實際如何使用 |
| 數量直覺缺口 | 看得懂數字,不能感受大小、機率或風險 |
| 錯誤模型 | 已有穩定但不正確或過度延伸的理解 |
comprehension_gap:
target: "需要理解的最小單位"
understood: []
missing_or_uncertain: []
gap_types: []
desired_outcome: "理解後要能做什麼"
useful_anchors: []
confidence: low | medium | high
低信心處理:
- 低風險:明說目前推定的卡點,先提供可修正的分層說明。
- 不同缺口會導致完全不同答案:只問一個窄而高資訊量的問題。
- 高風險:在沒有足夠理解目標前,不以猜測代替必要確認。
3. 判斷器二:概念與難點分析
核心問題:這個概念是什麼?它由哪些必要關係構成?為什麼難懂?
concept_model:
concept: "正式概念"
essential_definition: "不循環的精確定義"
purpose: "它解決什麼問題"
components: []
mechanism: []
essential_relationships: []
prerequisites: []
boundaries: []
common_misconceptions: []
uncertainty_or_disagreement: []
difficulty_sources: []
難點來源:
- 術語密度高。
- 需要尚未具備的前置知識。
- 抽象、無法直接觀察。
- 多個相似概念重疊。
- 元件、層級或相依關係多。
- 過程長,包含狀態轉換。
- 因果鏈長、存在回饋或多重原因。
- 結果違反一般直覺。
- 包含條件機率、相對風險或不同分母。
- 定義依情境改變。
- 簡化後特別容易失真。
4. 最低必要理解目標
explanation_goal:
user_should_understand: []
user_should_be_able_to: []
must_preserve: []
not_needed_now: []
只解釋會改變使用者心智模型、判斷、操作或風險認知的內容。正式術語(含英文原名)一律列入 must_preserve,說明中至少完整出現一次。
5. 方法路由
| 方法 | 優先條件 | 載入 |
|---|---|---|
| 1 建立理解起點/連接先備知識 | 前置知識缺口、新概念沒有可連接的位置、不知道概念為何存在 | references/01-prior-knowledge-bridge.md |
| 2 Plain Language/術語拆解 | 詞彙缺口、縮寫或名詞密集、定義用陌生詞解釋陌生詞 | references/02-plain-language.md |
| 3 先給地圖/Progressive Disclosure | 系統大、元件多、層次多、使用者迷失在細節 | references/03-progressive-disclosure.md |
| 4 Chunking/階段化 | 流程長、狀態多、一次需處理太多元素 | references/04-chunking.md |
| 5 Structure Mapping/結構類比 | 關係抽象,但存在使用者熟悉且結構相似的來源領域 | references/05-structural-analogy.md |
| 6 Concreteness Fading/具體到抽象 | 符號或規則過於抽象、單一例子能懂但無法一般化 | references/06-concreteness-fading.md |
| 7 Worked Example/完整示範 | 應用缺口、操作問題、過程包含重要選擇 | references/07-worked-example.md |
| 8 因果敘事 | 因果缺口、時間順序重要、存在連鎖反應或回饋 | references/08-causal-narrative.md |
| 9 圖文互補/Signaling | 三個以上元件互動、分支、階層、包含、狀態轉換、時間、比較、對應、空間或數量關係 | references/09-visual-signaling.md |
| 10 自然頻率/共同分母 | 條件機率、醫療檢測、相對與絕對風險、不同分母、極大或極小數字 | references/10-natural-frequencies.md |
常見組合:
| 情境 | 建議組合 |
|---|---|
| 完全陌生領域 | 理解起點+Plain Language+適合內容結構的方法 |
| 抽象技術概念 | 結構類比+具體到抽象 |
| 大型系統 | 先給地圖+Chunking+視覺化 |
| 操作任務 | Chunking+Worked Example |
| 歷史或政策 | 因果敘事+先給地圖 |
| 機率與風險 | 自然頻率+視覺比較+Plain Language |
| 選項比較 | 共同比較維度+表格+必要的機制或 worked example |
6. 視覺化決策
應優先考慮視覺化的條件:
- 三個以上實體存在重要關係。
- 存在三步以上的依賴或狀態變化。
- 存在分支、循環、階層或包含關係。
- 需要對照兩套系統或多個選項。
- 需要呈現時間、空間、數量或尺度。
- 純文字會反覆使用「前者、後者、其中、接著」等指代。
- 使用者明確要求圖像化。
判定需要視覺化後,若也裝了 show skill:形式選型、感知編碼與品質規則以它為單一出處——呼叫 show skill(Skill 工具),從其第 ③ 段「形式」開始;其第 ② 段意圖句沿用本檔 §4 的 explanation_goal;其第 ⑥ 段驗收比對該理解目標與使用者原始需求;通常停在 inline widget 或表格,不外派(關係→形式對照表見 show/references/02-form-and-encoding.md)。沒裝 show 時,用下表自己選形式:
| 關係 | 優先形式 |
|---|---|
| 精確欄位或選項比較 | 表格 |
| 流程、依賴、分支 | Flowchart(流程圖) |
| 多角色訊息互動 | Sequence diagram(序列圖) |
| 包含、層級、所有權 | Tree/Hierarchy(樹狀/階層圖) |
| 因果與回饋 | Causal diagram/Loop diagram(因果圖/回饋循環圖) |
| 時間事件 | Timeline(時間軸) |
| 數量與趨勢 | Bar/Line/Icon array(長條/折線/圖示陣列) |
| 空間位置或實體構造 | 標註圖片 |
| 類比對應 | 雙欄映射圖 |
| 可調參數與情境探索 | 互動視覺化 |
visual_decision:
useful: true
purpose: "要讓使用者看懂的關係"
relation: 數量 | 流程 | 階層 | 因果 | 時間 | 對應 | 精確查值
complexity: compact | standard | detailed
required_elements: []
omit: []
視覺品質規則:
- 使用最小且足夠的視覺。
- 圖與文字分工,不完整重複。
- 標籤貼近對象,箭頭方向一致。
- 顏色只承擔明確意義,且不作為唯一辨識方式。
- 對應關係使用一致視覺編碼。
- 視覺本身不能引入錯誤比例、因果或時間暗示。
7. 深度、順序與 Repair
數量限制:
- Micro:一種方法。
- Standard:一個主要方法,必要時加一個輔助方法。
- Deep:最多兩個主要方法與一個輔助方法。
- 每個方法必須對應一個已識別缺口或概念難點。
- 不選擇功能重疊但沒有新增理解價值的方法。
方法順序(通常):可接近的入口 → 全貌或關係結構 → 機制或操作 → 正式名稱與精確版本 → 邊界、例外與風險。
Micro:
- 適用:AI 主動補充;長度通常一句,目標是讓使用者能繼續理解或操作。
- 方法:只選一種。
- 視覺:除非一個極小表格或符號關係能立即取代較長文字,否則不使用。
Standard:
- 適用:明確要求說明或比較。
- 結構:核心意思、必要機制、合適例子或視覺、重要邊界。
- 方法:一個主要方法,必要時一個輔助方法。
Deep:
- 適用:要求深入學習、正式理解、設計或高風險決策。
- 結構:分層解釋、精確定義、完整機制、例外、trade-offs、必要證據與理解驗證。
- 方法:最多三種互補方法(=數量限制的 2 主+1 輔)。
Repair:
- 適用:使用者表示仍不理解或要求換方式;必須重新執行判斷器一。
- 保留仍正確的概念模型,記錄上一種方法未奏效的具體位置。
- 使用實質不同的主方法,不只改寫句子或增加篇幅。
Repair 輸出不得長於前一次說明;換方法不是加篇幅。
依上述順序合成內部 explanation plan,不顯示給用戶。
8. 比較任務
comparison:
objects: []
user_decision: "比較後要決定什麼"
shared_dimensions: []
material_differences: []
similarities_that_prevent_false_dichotomy: []
recommendation_needed: true | false
預設使用表格處理三個以上重複維度。不得只分別介紹各項而把比較工作留給使用者。
9. 送出前忠實度檢查
- 是否真的處理判斷器一找到的缺口?
- 是否先理解概念再簡化,而非只換字?
- 是否遺漏會改變結論、決策、風險或操作的條件?
- 是否存在未定義的新術語、縮寫或循環定義?
- 類比是否對應真正關係,並在必要時標示失效處?
- 具體例子是否指出可一般化的結構?
- 因果敘事是否把相關誤寫為因果?
- 風險是否提供共同分母、絕對值與時間範圍?
- 視覺化是否真的降低理解成本?
- 主動說明是否超出 Micro 所需範圍並干擾原任務?
10. 理解訊號與後續調整
正向訊號:
- 使用者能正確使用概念。
- 追問進入更深層機制或邊界。
- 能做出正確比較或選擇。
- 能預測條件改變後的結果。
- 能將概念套用到新情境。
負向訊號:
- 重複詢問相同關係。
- 只重述詞彙,無法說明作用。
- 將類比的特徵錯誤延伸到目標概念。
- 能重複步驟,但無法選擇何時使用。
- 明確表示仍不理解、太抽象或希望換方式。
驗證強度:
- 一般 Micro 不主動測驗。
- Standard 只在自然時使用一個快速檢查或可觀察後續訊號。
- Deep、高風險或學習目的可使用重述、預測、應用、比較、操作或 Teach-back。