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未知：借助已知／未知象限发现盲点

使用已知／未知象限框架和假设驱动的提问，揭示任何策略、计划或决策中的隐含假设和盲点。

适用场景

• 需要仔细审视的策略或规划文档
• 方向不明确或存在隐含假设的决策
• “我们不知道什么”比“我们知道什么”更重要的任何情况

对于具体需求澄清（功能请求、错误报告），请使用 vague 技能。对于内容与形式的重新构思（在既有形式内优化，还是创造新形式），请使用 metamedium 技能。

核心原则：将假设作为选项

每个 R1/R2/R3 问题都必须使用 AskUserQuestion 工具——绝不能以纯文本提问。结构化格式能强制采用“将假设作为选项”的方式，并减少选择疲劳。

将假设作为选项呈现，而不是提出开放式问题。假设就是分析本身——通过设计优质选项，在用户回答之前就已完成 80% 的分析工作。用户需要做的是确认、纠正，或带来意外发现。

BAD:  "Why can't you do video content?"           ← open question, high load
GOOD: "Time / Skill gap / No guests / High bar"   ← pick one or more

• 每个选项都是关于用户实际情况的可检验假设
• 使用 multiSelect: true，以捕捉复合原因
• 始终提供“其他”选项，以便用户给出框架之外的答案

三轮深度模式

轮次	目的	问题数	关键特点
R1	验证初步象限分类	3-4	范围广，涵盖所有象限
R2	深入薄弱环节	2-3	有针对性，根据 R1 的回答展开
R3	敲定执行细节	2-3	具体，可选

重要：第 N 轮的问题必须根据第 N-1 轮的回答生成。绝不能在多轮中使用预先准备好的问题。问题总数控制在 7-10 个。

流程

阶段 1：收集输入

提供了文件：阅读并提取目标、组成部分、隐含假设和缺失要素。

仅提供主题关键词：直接开始 R1 问题，以明确范围。阶段 3 的草稿会比较粗略，但可由 R1 纠正。

阶段 2：收集背景信息

收集相关背景，以发现未知的已知——用户可能没有意识到自己拥有的资产：

• 使用 Glob 查找相关文件：CLAUDE.md、README、决策记录、项目中的过往分析
• Read 项目背景：近期目标、团队结构、正在进行的工作
• Identify 未充分利用的资产：尚未使用的现有工具／技能、具有可复用模式的过往项目、未充分发挥的团队专长

在此发现的内容将成为 R1 问题中的未知已知候选项和选项。

阶段 3：起草 + R1 问题

生成初步的四象限分类。这份草稿有意保持粗略——R1 的目的是纠正草稿，而不是确认草稿。对于不确定的内容，宁可归为 KU，也不要归为 KK。

设计 R1 问题以检验象限边界。将所有 R1 问题合并到一次 AskUserQuestion 调用中（最多 4 个问题）：

目标	模式	示例
KK	“这真的确定吗？”	“主要收入来源是什么？”（选项）
KU	“最薄弱的环节在哪里？”	“哪个飞轮连接最薄弱？”
UK	“有哪些现有资源尚未使用？”	根据背景调查结果提出
UU	“最大的担忧是什么？”	将风险情景作为选项

阶段 4：深入分析 + R2 问题

分析 R1 的回答。找出最不确定的领域并深入探究。

触发 R2 的情况：复合回答（问题复杂）、意外回答（草稿有误）、选择了“其他”（超出原有框架）。

有关详细的 R2 问题类型，请参阅 references/question-design.md。

阶段 5：执行 + R3 问题（可选）

设定优先级后，为优先事项敲定执行细节。如果 R2 已提供足够细节，则跳过此阶段。

阶段 6：输出行动手册

生成结构化的四象限行动手册文件。完整的输出模板请参阅 references/playbook-template.md。

输出结构：

# {Topic}: Known/Unknown Quadrant Analysis

## Current State Diagnosis
## Quadrant Matrix (ASCII with resource %)
## 1. Known Knowns: Systematize (60%)
## 2. Known Unknowns: Design Experiments (25%)
   - Each KU: Diagnosis → Experiment → Success Criteria → Deadline → Promotion Condition
## 3. Unknown Knowns: Leverage (10%)
## 4. Unknown Unknowns: Set Up Antennas (5%)
## Strategic Decision: What to Stop
## Execution Roadmap (week-by-week)
## Core Principles (3-5 decision criteria)

**资源占比（60/25/10/5）为默认值。**请根据具体背景调整——例如，正在探索产品与市场契合度的初创公司可以分配 40% 给 KU，30% 给 KK。

反模式

• 提出开放式问题（“你想做什么？”）——应使用假设选项
• 每个问题提供 5 个以上选项——会让人难以抉择
• 设计 R2 时忽略 R1 的回答——沦为形式化提问
• 对所有象限投入相同深度——浪费时间，失去重点
• 不包含“停止做什么”部分——只做加法，不做减法

示例

输入：增长战略文档

R1：收入来源？→ 工作坊。最薄弱的环节？→ Biz→Knowledge。阻碍因素？→ 技能差距 + 门槛高（多选）。最担心什么？→ 执行分散。

R2（由“执行分散”驱动）：要放弃什么？→ 产品开发。为什么没有知识→内容？→ 没有流程 + 没有时间 + 难以提炼。职责是否明确？→ 不明确。

R3：视频形式？→ 屏幕录制。复盘的阻碍因素？→ 不知道要录什么。什么内容引起了共鸣？→ 原始发现。

关键发现：无需提炼——原始见解效果更好。将三个瓶颈整合进 15 分钟的流程。

规则

1. 提出假设，而非问题：每个选项都是一个可验证的假设
2. 根据回答深入探究：R2 基于 R1，R3 基于 R2
3. 最多 7-10 个问题：超过这个数量会让人疲惫
4. 停止 > 开始：始终包含“停止做什么”
5. 推广或淘汰：每个 KU 都要有推广条件和淘汰条件
6. 原始 > 完美：鼓励进行最小可行实验，而不是制定完美计划
7. 初稿可舍弃：初始象限就是为了后续修正

其他资源

参考文件

• references/question-design.md — 各轮的问题类型、触发条件和 AskUserQuestion 格式指南
• references/playbook-template.md — 完整的输出模板，附逐节指南