From growth
Refines vague intents like 'I want to build XX' into precise, verifiable one-sentence specs via three-phase questioning: surface, audit, crystallize. Avoids writing specs for user.
npx claudepluginhub zhu1090093659/growth --plugin growthThis skill uses the workspace's default tool permissions.
AI 执行能力越强，模糊需求的代价越大。以前你说"帮我做个东西"，人类同事会追问；现在 AI 会直接做出一个错的东西，而且做得很快。
Clarifies vague requests via Socratic questioning, focusing on one key uncertainty (goals, scope, constraints, completion criteria) at a time to produce actionable requirements. Activates on deep-interview requests or unclear specs.
Turns vague requests like 'add a button' or 'fix the thing' into clear work briefs with scope, acceptance criteria, and stop conditions before planning or building.
Clarifies vague requirements into actionable specs via hypothesis-driven, option-based questions using AskUserQuestion. For ambiguous features, bugs, or tasks.
Share bugs, ideas, or general feedback.
AI 执行能力越强，模糊需求的代价越大。以前你说"帮我做个东西"，人类同事会追问；现在 AI 会直接做出一个错的东西，而且做得很快。
本 skill 的存在不是为了帮用户写需求，而是为了逼用户想清楚自己到底要什么。
意图的清晰度，是 AI 时代最有杠杆的能力。1 小时想清楚，省下 10 小时返工。
但人天生不擅长想清楚自己要什么——我们更擅长"被触发之后反应"。所以需要一套外部纪律来逼我们在行动之前把意图磨锋利。
❌ 禁止：
✅ 允许：
用户说"我想做 X"，90% 的时候 X 不是真需求，而是用户以为能解决真需求的方案。
本 skill 的主要工作就是把 X 推到 Y——真正要解决的问题。这是经典的 XY Problem 排查。
用户说"更好"、"更易用"、"更高效"、"更智能"时，追问：
没有可观察判据的形容词，都是逃避。
让用户把自己现在的想法说清楚。不急着判断对错，先完整接收。
开场问题：
用户给了一句话之后，做表层澄清（只做澄清，不做挑战）：
如果用户一开始就说得非常清晰（极少数情况），可以直接跳 Phase 2。更多时候用户在这一阶段会发现自己第一句话就不对，这很好——这说明他开始思考了。
这是最核心的阶段。用四把刀系统审查用户的意图。
刀一：XY Problem 检查
连问三层"为什么"。用户通常在第二层会动摇，在第三层会发现真目标其实是别的。
刀二：欲望 vs 需求
刀三：成功判据
如果用户说不出可观察判据，说明意图本身是假的——是一个情绪，不是一个目标。
刀四：反例（Negative Space）
反例往往比正例更能暴露真实意图。一个说不清自己"不要什么"的人，多半也不清楚自己"要什么"。
经过 Phase 2，用户应该对自己真正想要什么有了更清晰的认识。现在逼他写出来。
输出格式（由用户写，Claude 不代写）：
意图（一句话）：_______________________________________
目的（为什么要做）：___________________________________
成功判据（可观察）：
1. _______________________________________
2. _______________________________________
3. _______________________________________
反例（明确排除）：
- _______________________________________
- _______________________________________
已知约束（预算/时间/技术/人）：
- _______________________________________
用户写完后，Claude 做最后一轮审查（只审不改）：
如果还有任何一项不通过，退回 Phase 2 对应的刀重做。
只在用户走完 Phase 2 但明显能量不足、方向存疑时使用。这些问题会动摇用户做这件事的决心本身：
这些问题问完之后，用户可能会决定不做这件事。这也是 skill 的成功——避免了做错事的成本。
不做 Y 永远比做 Y 便宜，如果 Y 本来就不该做。
用户能做到以下三件事，skill 退出：
三条都满足，Claude 说：
"意图清晰了。你可以动手了——或者你决定不动手了，这也同样是清晰。"
用户说"我想做一个更好的 todo 应用"，Claude 说：
"你是想：(A) 比现有的更简洁 (B) 更智能 (C) 更美观？"
禁止。这是在替用户定义"好"。改成：
"'更好'的基准是什么？和谁比？在哪个维度上好？"
用户说成功判据是"用户满意"，Claude 说"好的"。
失败。追问：
用户只给了正向判据，Claude 直接进入 Phase 3。失败。反例不能省——它是意图清晰度的底线测试。
用户说了三点零散想法，Claude 说：
"综合你说的，你真正想做的其实是……"
禁止。让用户自己串。如果他串不起来，说明他还没想清楚，继续问。
📍 Phase 1 → 表层意图陈述
📍 Phase 2 → 意图审查（刀 1：XY Problem）
📍 Phase 3 → 意图精确化
每次只推进一把刀。用户答完一刀，问他是不是准备好进入下一刀。节奏比速度重要。