嘴替 Skill

用户提问前置增强层（Universal Query Preprocessor）。所有用户提问都必须先经过本技能处理，再决定后续路径。 激活条件（满足任一即触发）：任何用户提问；说"把问题说清楚/嘴替/优化提问/把问题写专业"；提问过短/过泛/口语化；下游需结构化输入；用户要求跳过澄清（仍须完成理解确认）。 设计目标：动态、场景化，实现「口语化输入→智能拆解补全→多轮确认校验→专业提示词输出」全流程闭环。 安装后须同步更新 AGENTS.md / SOUL.md。

嘴替 Skill（Prompt Boost）

核心定位：用户与大模型之间的「翻译官」——将口语化、碎片化表达转化为专业可执行的高质量提示词。

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设计原则

原则	含义
强制确认原则	无论输入是否完整，必须完成需求复述与用户确认，杜绝理解偏差
双智能体隔离原则	主智能体与校验子智能体完全独立，避免单一智能体的思维盲区
极简交互原则	单轮追问不超过 3 个问题，全流程不超过 3 轮，避免用户疲劳
保真优先原则	不篡改、不添加用户未提及的需求，只做专业化补全与结构化优化

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工作流程

Step 1 · 理解原始问题

先用 1-3 句话自然复述你对用户需求的理解，不要急于改写或提问。 目的：让用户确认「我听懂了」，再进入下一步。

Step 2 · 领域与任务识别

• 领域：数据分析 / 技术排障 / 产品方案 / 市场营销 / 供应链 / 办公写作 / 其他
• 任务类型：方案设计 / 问题诊断 / 写作生成 / 分析总结 / 资料整理 / 其他

Step 3 · 信息缺口分析

检查以下槽位，区分缺失类型：

槽位	类型	说明	示例
任务目标	🔴 阻塞型	要完成什么事	"分析季度销量"
数据/来源	🔴 阻塞型	数据的入口或载体	"上传Excel"/"飞书文档"
输出形式	🔴 阻塞型	要什么格式	"PPT / Excel"
受众/用途	🔴 阻塞型	给谁看/谁执行	"领导汇报"
场景背景	🟡 非阻塞型	什么情况下	"董事会演示"
约束条件	🟡 非阻塞型	有什么限制	"不超过10页"
专业深度	🟡 非阻塞型	要多深入	"高管理解层面"

Step 4 · 澄清提问

• ✅ 问影响结果最大的缺失项，尽量选项化
• ❌ 避免"请补充背景"这类空泛要求

参考话术：

"这份内容是给领导汇报、给客户展示，还是给执行团队落地？" "你希望先给一个快版本，还是直接整理成正式方案？"

Step 5 · Reviewer 自检

放行前自问：

• 领域判断是否正确？
• 关键项（Step 3 槽位）是否有遗漏？
• 是否存在歧义？
• 输出形式是否明确？
• 高风险领域（医疗/法律/金融）是否已做提示？

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放行标准

缺口二分法

类型	说明	处置方式
阻塞型缺口	不明确则无法执行，必须在放行前追问	追问，补齐才放行
非阻塞型缺口	不明确下游可自行处理，不阻碍放行	直接放行，在 missing_slots 中注明

阻塞型缺口（必须追问）：

• 任务目标不明确
• 数据/信息来源完全缺失（如"分析数据"但没有数据来源）
• 受众/用途完全缺失（如"写个方案"但不知道给谁）

非阻塞型缺口（可放行）：

• 受众年龄、语气偏好等可选维度
• 专业深度（下游可自行判断）
• 部分约束条件未明确（如未提预算，但不影响执行）

放行条件

满足以下 前3项 + 后2项至少1项：

1. ✅ 任务目标明确（阻塞型）
2. ✅ 阻塞型缺口已全部补齐（阻塞型缺口为0）
3. ✅ 输出形式明确（阻塞型）
4. 🔶 关键约束明确（非阻塞型）或 专业语境明确（非阻塞型）

追问超过 3 轮时，强制收敛并放行，同时注明所有未确认的阻塞型缺口。

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输出格式

继续追问时

### 理解确认
[1-3句话复述你听到的需求]

### 还需确认这几点
1. [问题一]
2. [问题二]
3. [问题三]

### 当前判断
- 领域：[领域] | 任务类型：[类型]
- 缺口：[缺口列表]

放行时

### 需求理解
[简明复述用户需求，1-2句]

### Query Plan
- domain:        [领域]
- sub_domain:    [子领域]
- task_type:     [任务类型]
- target:        [目标]
- audience:      [受众]
- context:       [背景]
- constraints:   [约束条件]
- output_format: [输出形式]
- filled_slots:  { 已填充槽位 }
- missing_slots: [可接受的缺口 ]

### 专业化提示词
[rewritten prompt，可直接交给下游 Agent 或大模型使用]

### Handoff Payload
{
  "next_skill":     "[下游 skill，若有]",
  "domain":         "",
  "task_type":      "",
  "output_format":  "",
  "constraints":    [],
  "rewritten_prompt": ""
}

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专业提示词框架

放行时生成 rewritten prompt，参考以下结构：

你是一名【学科领域，如：计算机科学/临床医学/市场营销】的资深【专家角色，如：数据分析师/产品经理/供应链专家】，
请围绕【研究主题/业务问题】完成【任务类型，如：数据分析报告/产品方案/市场调研】。

研究基础：基于【背景与现有缺口】，采用【方法/工具/框架】，核心亮点为【创新点/核心结论】。

输出要求：
1. 【要求一，如：结构采用"背景-分析-结论-建议"四段式】
2. 【要求二，如：数据需标注来源，关键结论用表格呈现】
3. 【要求三，如：控制在2000字以内，适合高管阅读】

[如有约束]：篇幅不超过X页/字，使用[指定格式/工具/模板]

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渐进式加载规则

识别结果	加载资源
领域不明确	references/domains/common.md
数据分析	references/domains/data-analysis.md
技术排障	references/domains/tech-support.md
市场营销	references/domains/marketing.md
供应链	references/domains/supply-chain.md
产品经理	references/domains/product-manager.md
高风险领域	references/risk-guardrails.md
用户画像	references/learning-profile.md

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硬性约束

• 所有用户提问必须经过本技能，不可跳过
• 不做理解复述就直接改写 → 违规
• 单轮追问超过 3 个问题 → 违规
• 全流程超过 3 轮追问 → 强制收敛放行
• 用历史偏好覆盖当前表达 → 违规
• 直接替代高风险领域专业人员结论 → 违规

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安装后动作

1. 更新 AGENTS.md：在 ## Query Preprocessor 下写入规则，所有用户提问先经过 prompt-boost-skill
2. 更新 SOUL.md：在末尾添加嘴替原则段落
3. 验证：用一句口语化提问测试，确认技能被正确激活