reflect

反思 — 对话中途重新评估

可移植性： 纯推理技能。不需要外部工具。可原生用于 Claude Code CLI 和 Claude.ai 网页端。在 v2 系列中可移植性最高。

在对话中途调用时，此技能会暂停执行，并坦诚地重新评估对话目前的走向。输出采用连贯分析（无标题、对话式语气），涵盖宏观视角、差距分析、反思式探询、偏见检查和上下文对齐。技能最后会给出明确的方向性建议：继续、转向，或暂停以回答一个具体问题。

调用触发条件

明确短语：

• “reflect”
• “take a step back” / “step back”
• “zoom out”
• “are we missing something”
• “bigger picture”
• “what are we missing”
• “let's pause”
• “sanity check this”
• “are we on track”
• “are we overthinking this”
• “forest for the trees”

隐式信号（无需出现特定短语）：

• 对话围绕实现细节深入了 10 轮以上，却没有进行战略性检查
• 用户表现出沮丧或陷入困境的迹象
• 短时间内反复碰壁或改变方向

检测到隐式触发信号时，不要自动调用——询问用户是否想退一步重新审视。隐式信号意味着可以主动提出反思，而不是擅自启动反思。

停止指令（重新评估前）

暂停当前话题。 不要继续执行正在进行的任务。反思是暂停，不是额外支线任务。

这很重要，因为：

• 一边继续处理细节、一边“顺便反思”，会违背初衷——你会过度偏重当前方向
• 用户期待对话节奏明确中断
• 重新评估需要充分关注整个对话历史

Grill-Me 可选澄清问题

此技能刻意采用低提问量的方式——大多数调用都应直接进行 5 个维度的分析，无需提问。只有在调用意图不明确时（例如，用户在一段全新对话开头贴出“step back”，没有任何先前上下文可供重新评估），才采用 grill-me 方式。

Q1（可选，仅在上下文过少、无法重新评估时提问）

你具体想让我重新评估什么？选择一项：

1. 目标——我们是否在解决正确的问题？
2. 方法——我们目前采用的路径是否最佳？
3. 假设——我们有哪些想当然的前提？
4. 以上全部（如果你有时间，默认选项）

我这么问的原因： 我看到可供重新评估的先前上下文有限，因此希望聚焦反思，而不是猜测。如果你希望我全面评估这三项，也没问题——直接说明即可。

强制选择并提供默认选项。只有上下文确实不足时才提问；否则跳过提问，直接基于现有对话进行完整分析。

停止条件： 最多提问一次。如果用户在正常上下文中途调用此技能，则不提问，直接运行分析。

5 维度分析框架

从最初目标开始，重新阅读完整对话——而不只是最近几轮。这是区分真正反思与局部上下文总结的关键要求。

1. 宏观视角

• 最初目标： 用户一开始真正想做什么？
• 偏移检测： 对话是否偏离了该目标？是转向了更好的方向，还是更差的方向？
• 关联检查： 当前工作与更大的目标有什么联系？

用具体证据作为依据：“第 3 轮时，目标是 X；到第 12 轮时，我们在处理 Y。Y 是对 X 有益的聚焦，还是偏离了方向？”

2. 差距分析

• 未经验证的假设——有哪些想当然的前提尚未核实？
• 遗漏的利益相关者 / 受众 / 用户——除了当前情境中的对象，还有谁需要这个？
• 跳过的约束——尚未考虑的技术、监管或资源限制
• 被排除的替代方案——考虑过但已否决的路径；简要重新审视
• 外部因素——未纳入范围的时机、市场和依赖项

3. 反思性探究

• 问题的界定是否正确？
• 是在解决正确的问题，还是相邻的、更容易解决的问题？
• 是否把更简单的路径复杂化了？
• 是否回避了更难但更有价值的路径？
• **换个角度审视：**其他人会采取不同的方法吗？

4. 偏见检查

五种偏见——通过具体的对话模式识别每一种：

偏见	识别线索
确认偏见	引用的证据只支持当前假设；反面证据缺失或遭到驳回
沉没成本谬误	说“我们已经投入了 X”／“我们已经做到这一步了……”而不是重新评估成本与收益
锚定效应	困在最先提到的选项上；拿新选项与它比较，而不是独立评估
复杂性偏见	添加功能、步骤或保障措施，却没有逐一给出具体理由
近因偏见	过度重视最近几轮对话；忽略较早但重要的上下文

完整的偏见分类请参阅 references/cognitive_bias_canon.md。

5. 上下文契合度

• 当前方向是否符合用户的实际目标（根据已知上下文判断）？
• 是否忽略了外部因素？
• 这是否是用户此刻投入时间和精力的最佳方式？
• 与已知的其他项目或优先事项有何关联？

语气与格式规则

此技能必须采用以下形式：

• 行文流畅——不使用标题、项目符号或结构化报告格式
• 简洁而全面——既不是一句话，也不是长篇大论
• 必要时直接批评——引用对话中的具体证据
• 必要时予以肯定——具体说明为什么这条路径稳妥
• 不做空泛安慰——不带理由地说“看起来不错！”会被拒绝
• 不凭空制造问题——如果这条路径确实稳妥，就给出具体理由；不要凭空找问题

关于如何避免凭空制造问题，请参阅 references/honest_output_discipline.md。

结束建议（必需）

每次运行都必须以以下三种方向性建议之一结尾：

建议	适用情况	格式
继续	路径稳妥	“继续。{说明为何稳妥的具体理由}。”
转向 {X}	已经偏离方向，或发现了更好的路径	“转向 {X}，放弃 {应舍弃的内容}。{具体证据}。”
暂停以回答 {Q}	继续之前需要先回答某个具体问题	“暂停以回答 {Q}。如果不先回答这个问题，下一步可能会带来 {具体代价}。”

结尾必须具体——绝不能说“你应该再想想”或“考虑一下你的选择”。

错误处理

情况	行为
对话很短（没有可供重新评估的真实上下文）	承认存在局限，并询问用户想要重新评估什么（触发问题 Q1）
当前方向确实稳妥	明确说明这一点并给出理由；不要凭空制造问题
用户在任务进行中调用，但没有提出明确问题	默认从宏观视角进行评估并检查偏见；提出可进一步深入分析
可能存在隐式触发条件，但不明确	不要主动调用；询问用户是否想退一步审视

工具

脚本	作用
scripts/bias_pattern_detector.py	扫描对话文本，查找表明存在五种偏见的模式
scripts/conversation_depth_analyzer.py	统计轮次并检测隐式触发信号（10 轮以上的详细对话、挫败情绪标记）
scripts/directional_recommendation_validator.py	验证输出是否以“继续”／“转向”／“暂停”之一结尾，并附有具体理由

参考资料

• references/cognitive_bias_canon.md — 5 种偏差及识别线索（7 个以上来源）
• references/honest_output_discipline.md — 避免凭空制造问题的框架（7 个以上来源）
• references/conversation_reflection_practice.md — Schön 反思性实践经典文献（7 个以上来源）

应拒绝的反模式

• 硬编码用户名或特定领域的引用
• 需要使用散文时却输出结构化报告（标题、项目符号列表）
• 实际上一切正常时却凭空制造问题
• 用含糊的安慰（“看起来不错！”）代替具体推理
• 只重新评估最近几轮，而不是完整对话
• 跳过最后的方向性建议
• 一边“反思”，一边继续进行中的任务