关于 conversation-patterns
用于设计人机对话结构的技能，涵盖轮次安排、修复机制和共同理解。帮助交互设计师选择对话模式，并记录流程与规则。
主要功能
- 01轮次安排规则
- 02对话修复设计
- 03共同理解检查点
- 04对话模式选择
- 05对话设计文档
适用场景
- 01绘制对话轮次流程
- 02制定误解后的响应方式
- 03规划确认与总结节点
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/conversation-patterns确认已加载。
详细介绍
对话模式
人类与 AI 之间的对话遵循可预测的结构模式。有意识地设计这些模式，而不是任由模型默认处理，是交互设计的核心工作。
轮次结构
每段人机对话都有自己的节奏。设计者需要决定：
- 轮次长度：简短交流（聊天机器人风格）还是长篇内容生成（文章撰写）。轮次长度应与任务复杂度相匹配。
- 轮次发起方：谁先发言？AI 是主动问候，还是等待用户发起？AI 会先提出澄清问题再采取行动吗？
- 轮次边界：用户如何表示“我说完了”？AI 如何表示“我还需要更多信息”？
修复序列
对话可能会出错。修复是让对话恢复正常的方式：
- 自我修复：AI 发现自身错误并予以纠正（“其实，我来修改一下……”）
- 他者修复：用户纠正 AI（“不，我指的是另一个”）
- 澄清请求：AI 在继续之前要求消除歧义
- 妥善处理误解：AI 承认困惑，同时避免让用户感到沮丧 明确设计修复序列。不要依赖模型临场发挥。
语境共建
语境共建是参与者建立共同理解的方式：
- 确认：“确认一下，你是希望我……”
- 总结：“到目前为止，我们讨论了 X、Y 和 Z”
- 指代消解：处理代词、照应和含糊的指代
- 语境锚定：提醒用户 AI 知道什么、不知道什么
对话结构模式
人机对话中常见的结构模式：
- 访谈：AI 提问，用户回答，AI 综合整理
- 共同创作：双方逐轮协作构建内容
- 指令执行：用户发出指令，AI 执行，用户评估
- 探索：通过开放式往复交流，发现各种可能性
- 引导式工作流：AI 引导用户完成多步骤流程 选择与任务相匹配的模式。不要对所有任务都默认采用指令执行模式。
设计产物
- 展示轮次顺序的对话流程图
- 修复协议规范
- 对应到各个对话阶段的语境共建检查点
- 针对不同交互场景的轮次规则
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