关于 rp-why
rp-why 是用于复盘 AI 协作实践的自我评估 Skill,面向希望跟踪协作变化的 AI 从业者。它结合提示词认知深度、工具编排成熟度与委派信任进行分析,并生成基线、会话及纵向报告。
主要功能
- 01评估提示词认知深度
- 02追踪工具编排成熟度
- 03分析委派信任诊断区
- 04生成基线与会话报告
- 05比较进展及令牌用量
适用场景
- 01建立 AI 协作实践基线
- 02复盘当前会话的提示词
- 03对比会话与基线的变化
- 04查看跨会话成长及令牌支出
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ block/ agent-skills --skill rp-why安装后在 Claude Code 中输入/rp-why确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
.gitignoreexample-baseline.jsonREADME.mdreferences/dok-levels.mdgrowth-zones.mdintent-compression-impact.mdintent-compression.mdnudges-by-zone.mdorchestra-model.mdscripts/goose_skill.pygrowth_nudge.pyrp_why_baseline.pyrp_why_core.py详细介绍
rp-why:AI 协作的三个维度
概述
rp-why 技能是一套自我反思框架,可帮助 AI 从业者衡量并改进协作实践。它会跟踪三个维度:
- DOK(知识深度)——人类提示词的认知复杂度,使用 Webb 框架按 1.0-4.0 评分。“调整后”会考虑意图压缩的情况。
- TM(工具成熟度)——AI 工具的有意识编排,通过 Orchestra Model(层级 1-6)进行跟踪。
- ADT(Agent 委派信任度)——工具复杂度与认知深度之间的关系。根据 TM x DOK 矩阵推导得出。
这些维度交汇后会形成诊断区域,揭示协作实践的健康状况。
如何使用此技能
安装
npx skills add https://github.com/block/agent-skills --skill rp-why
可用命令
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/rp-why init | 根据会话历史生成基线 |
/rp-why baseline | 与 init 相同 |
/rp-why current | 分析当前会话 |
/rp-why compare | 将当前会话与基线进行比较 |
/rp-why overall | 对所有会话进行完整的纵向分析 |
/rp-why token-spend | 汇总所有会话的每日令牌用量 |
备选方式:自然语言
你也可以直接用自然语言提问:
You: Analyze my AI collaboration patterns
You: What's my DOK distribution for this session?
You: How does this session compare to my baseline?
You: Give me the full rp-why longitudinal report
适用时机
- 首次使用:运行
/rp-why init(或/rp-why baseline)以建立起点 - 会话结束时:运行
/rp-why current,反思你的工作 - 每周:运行
/rp-why compare,根据基线跟踪进展 - 每月:运行
/rp-why overall,全面了解成长情况
三个维度
维度 1:DOK(知识深度)
衡量人类提示词的认知复杂度。使用 Webb 的知识深度框架按 1.0-4.0 评分。
| 级别 | 名称 | 描述 | 提示词示例 |
|---|---|---|---|
| 1 | 回忆与再现 | 简单的事实类提示词 | “X 是什么?”“给我看看 Y 的语法” |
| 2 | 技能与概念的应用 | 运用已学技能解决问题 | “构建这个组件”“使用模式 X 修复此错误” |
| 3 | 策略性思维 | 综合多个概念进行推理,以规划、分析或设计 | “设计一个系统……” “分析各种取舍……” “如果……会怎样?” |
| 4 | 延展性思维 | 创造全新的事物——框架、跨学科综合 | “研究并综合……” “创建一个框架……” |
调整后 DOK会考虑意图压缩的情况——由于上下文已建立,简短提示词也可能承载复杂含义。触发多步骤架构部署的简短“继续”,并非 DOK 1。
DOK 3+4 % 是主要的成长信号。它衡量你的工作中有多少比例处于策略性或延展性思维层级。
压缩率 % 跟踪简短指令承载复杂意图的频率。随着从业者与 Agent 之间信任加深,压缩会逐渐显现。
维度 2:TM(工具成熟度)——Orchestra Model
衡量有意识的编排程度——你协调 AI 工具、Agent 和工作流的审慎程度。仅统计由用户有意发起的操作。
| 层级 | 名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | 独奏 | 人类独立工作,之后由 AI 进行审查。 |
| 2 | 二重奏 | 来回对话。人类发出提示词,AI 回复,人类编辑。 |
| 3 | 合奏 | 人类提供有实质内容的工作成果,并进行整体评估。 |
| 4 | 室内乐 | 人类委派工作流。引入子 Agent。需要进行编排。 |
| 5 | 交响乐 | 协调多次 AI 交互以实现统一目标。只需少量干预。 |
| 6 | 演奏大师 | 心流状态。人类与 AI 融为一体。DOK、ADT 和 TM 均达到最佳水平。 |
维度 3:ADT(Agentic Delegation Trust,智能体委派信任)— 诊断区域
衡量工具复杂度与人类认知深度之间的差距。TM x DOK 矩阵划分为六个区域:
| 区域 | 描述 | 信号 |
|---|---|---|
| 前沿 | TM 和 DOK 匹配并同步增长 | 正处于高效边界 |
| 成长中 | 工具精密度与认知深度正逐渐匹配 | 正在构建有效使用能力 |
| 预期 | 工具使用和认知深度适合当前水平 | 健康的起点 |
| 超前思考 | 认知深度超过工具精密度 | 有机会采用更强大的编排方式 |
| 未充分利用 | 工具精密度超过认知深度 | 有机会深入思考所提出的问题 |
| 能力过剩 | 工具复杂度与任务深度明显不匹配 | 投入资源却未获得相应的认知回报 |
诊断区域矩阵
DOK 1 DOK 2 DOK 3 DOK 4
(Recall) (Application) (Strategic) (Extended)
+-----------+--------------+-------------+-------------+
Tier 5-6 | Overpowered| Underutil- | Frontier | Frontier |
(Symphony/ | | izing | | |
Virtuoso) | | | | |
+-----------+--------------+-------------+-------------+
Tier 3-4 | Overpowered| Expected | Growing | Frontier |
(Ensemble/ | | | | |
Chamber) | | | | |
+-----------+--------------+-------------+-------------+
Tier 1-2 | Expected | Growing | Thinking | Thinking |
(Solo/ | | | Ahead | Ahead |
Duet) | | | | |
+-----------+--------------+-------------+-------------+
报告格式
/rp-why init 或 /rp-why baseline
建立起点。分析所有可用的会话历史。
报告结构:
+==================================================================+
| rp-why . BASELINE |
+==================================================================+
DATA SUMMARY
--------------------------------------------------------------------
Period: [start] - [end] ([N] days)
Sessions: [N]
Prompts: [N] classified
THREE DIMENSIONS
--------------------------------------------------------------------
DOK (Depth of Knowledge) [score]
TM (Tool Maturity) Tier [N] . [Name]
ADT (Delegation Trust) [Zone]
DIAGNOSTIC ZONE: [Zone Name]
--------------------------------------------------------------------
[Zone description from the six-zone model]
DOK DISTRIBUTION
--------------------------------------------------------------------
DOK 1 (Recall): [bar] [%]
DOK 2 (Application): [bar] [%]
DOK 3 (Strategic): [bar] [%]
DOK 4 (Extended): [bar] [%]
DOK 3+4: [%]
Compression: [%]
GROWTH TARGETS
--------------------------------------------------------------------
DOK 3+4 target: [%]
Compression target: [%]
Next TM tier: Tier [N] . [Name] ([what it means])
--------------------------------------------------------------------
Baseline saved to: ~/.config/goose/rp-why-baseline.json
Run /rp-why current after sessions to track progress.
/rp-why current
分析当前活动会话。快速检查镜像。
报告结构:
+==================================================================+
| rp-why . CURRENT SESSION |
+==================================================================+
SESSION SNAPSHOT
--------------------------------------------------------------------
Date: [date]
Conversations: [N]
Prompts: [N] classified
THREE DIMENSIONS
--------------------------------------------------------------------
DOK (Adjusted) [score]
TM (Tool Maturity) Tier [N] . [Name]
ADT (Delegation) [Zone]
DIAGNOSTIC ZONE: [Zone Name]
--------------------------------------------------------------------
[Zone description]
DOK DISTRIBUTION
--------------------------------------------------------------------
DOK 1 (Recall): [bar] [%]
DOK 2 (Application): [bar] [%]
DOK 3 (Strategic): [bar] [%]
DOK 4 (Extended): [bar] [%]
DOK 3+4: [%] Compression: [%]
PEAK MOMENT
--------------------------------------------------------------------
"[highest DOK prompt text, truncated]" - DOK [N] . [Level Name]
GROWTH NUDGE
--------------------------------------------------------------------
[Contextual nudge based on diagnostic zone, not generic]
> [Reflection question tailored to current zone]
/rp-why compare
差异报告。显示从基线到当前的变化。
报告结构:
+==================================================================+
| rp-why . COMPARE |
+==================================================================+
COMPARING: Today ([date]) vs. Baseline ([baseline period])
THREE DIMENSIONS Baseline Today Delta
--------------------------------------------------------------------
DOK (Adjusted) [score] [score] [+/-%]
TM (Tool Maturity) Tier [N] Tier [N] [+/-N]
ADT (Delegation Trust) [Zone] [Zone] [arrow]
DIAGNOSTIC ZONE: [Baseline Zone] -> [Current Zone]
--------------------------------------------------------------------
DOK DISTRIBUTION Baseline Today Delta
--------------------------------------------------------------------
DOK 1 (Recall) [%] [%] [+/-pp]
DOK 2 (Application) [%] [%] [+/-pp]
DOK 3 (Strategic) [%] [%] [+/-pp]
DOK 4 (Extended) [%] [%] [+/-pp]
DOK 3+4 [%] [%] [+/-pp]
Compression [%] [%] [+/-pp or "emerged"]
TRAJECTORY
--------------------------------------------------------------------
Direction: [arrow] [Improving/Stable/Declining]
Signal: [1-2 sentence interpretation of what the delta means]
WHAT SHIFTED
--------------------------------------------------------------------
* [Bullet interpretations of the most meaningful changes]
* [Focus on what the numbers mean for the collaboration practice]
* [Connect to diagnostic zone movement]
--------------------------------------------------------------------
Run /rp-why overall for full longitudinal analysis.
/rp-why overall
完整的纵向报告。呈现完整的成长情况。
报告结构:
+==================================================================+
| rp-why . OVERALL |
+==================================================================+
FULL DATASET: [start] - [end] ([N] days)
Sessions: [N] | Prompts: [N] | Conversations: [N]
CURRENT STANDINGS
--------------------------------------------------------------------
DOK (Adjusted, full mean) [score]
TM (Tool Maturity) Tier [N] . [Name]
ADT (Delegation Trust) [Zone]
DOK 3+4: [%] Compression: [%] Floor: [score]
ROLLING AVERAGE (Last 10 Sessions vs. First 10)
--------------------------------------------------------------------
First 10 Last 10 Delta
Adjusted DOK [score] [score] [+/-%]
DOK 3+4 % [%] [%] [+/-pp]
Compression % [%] [%] [emerged/+/-pp]
PHASE ANALYSIS
--------------------------------------------------------------------
Phase Dates Sessions DOK DOK3+4 Comp TM
----- ----- -------- --- ------ ---- --
[Auto-detected phases based on DOK trajectory shifts]
TRAJECTORY
--------------------------------------------------------------------
Peak DOK: [score] ([date] - [context])
Floor: [score] ([interpretation])
Direction: [arrow] [Narrative of the growth arc]
DOK DISTRIBUTION (Full Dataset)
--------------------------------------------------------------------
DOK 1 (Recall): [bar] [%]
DOK 2 (Application): [bar] [%]
DOK 3 (Strategic): [bar] [%]
DOK 4 (Extended): [bar] [%]
GROWTH STORY
--------------------------------------------------------------------
[2-3 sentence narrative interpreting the full arc. Not prescriptive.
Describes what the data reveals about how the collaboration practice
has evolved.]
--------------------------------------------------------------------
Data source: ~/.local/share/goose/sessions/sessions.db
Methodology: DOK keyword classification, compression detection
(short prompt + high response ratio + established context),
adjusted DOK (+1 level for compressed prompts, capped at 4).
向后兼容
读取先前的基线
如果现有基线文件使用 v3 格式(Gas Town 阶段、象限术语),该技能会自动转换:
| v3 字段 | v4 对应项 |
|---|---|
estimated_stage: 5 | tm_tier: 3(Ensemble) - Stage 5 对新用户映射为 Tier 3 |
quadrant: "Underutilizing" | adt_zone: "Underutilizing"(保留区域名称) |
quadrant: "Frontier" | adt_zone: "Frontier" |
quadrant: "Thinking Ahead" | adt_zone: "Thinking Ahead" |
quadrant: "Learning Zone" | adt_zone: "Expected" |
average_dok_score | dok_adjusted(若无压缩数据,则按原始值处理) |
growth_targets.dok_target | growth_targets.dok_3_4_pct |
Gas Town 阶段到 Orchestra 的映射
对于熟悉 Gas Town 各阶段的用户:
| Gas Town 阶段 | Orchestra 层级 | 名称 |
|---|---|---|
| 1-2(观察者/好奇者) | Tier 1 | Solo |
| 3(副驾驶) | Tier 2 | Duet |
| 4(聊天 IDE) | Tier 3 | Ensemble |
| 5(CLI Agent) | Tier 4 | Chamber |
| 6(多 Agent) | Tier 5 | Symphony |
| 7-8(智能体化/完整) | Tier 6 | Virtuoso |
指标参考
| 指标 | 衡量内容 | 范围 | 成长信号 |
|---|---|---|---|
| DOK(调整后) | 提示词的认知复杂度,同时考虑压缩情况 | 1.0 - 4.0 | 均值上升 |
| DOK 3+4 % | 策略性/扩展性思考的占比 | 0 - 100% | 持续增加 |
| 压缩 % | 承载复杂意图的简短指令 | 0 - 100% | 逐渐出现,继而增长 |
| 下限 | 日常任务中最低的 DOK | 1.0 - 4.0 | 上升(基线变得无法复现) |
| TM 层级 | Orchestra Model 层级 | 1 - 6 | 逐级提升 |
| ADT 区域 | 根据 TM x DOK 得出的诊断区域 | 6 个区域 | 向前沿区域移动 |
各区域的成长建议
前沿
- “正处于高效边界。记录有效做法,供他人参考。”
- “协作方式已匹配。寻找机会,将其拓展到新领域。”
成长中
- “正逐渐匹配。继续推进 DOK 3+ 级工作,区域就会随之变化。”
- “不妨思考:有哪些工作流可以更充分地委派出去?”
预期
- “健康的起点。先问‘为什么’,再开始实施,便能带来成长。”
- “尝试将一项任务表述为设计决策,而不是执行请求。”
提前思考
- “认知深度超越了工具的复杂程度。是时候采用更强大的编排方式了。”
- “你的思维已准备好进入第 [N+1] 层级。探索子 Agent 或多步委派。”
未充分利用
- “强大的工具值得提出有深度的问题。每次提示前,不妨想想:能否更有策略性?”
- “将简单查询批量处理。把 Agent 留给需要推理的工作。”
能力过剩
- “存在明显的不匹配。请考虑这项任务是否需要自主 Agent。”
- “不妨将此工具用于需要分析或设计的问题。”
归属
- 知识深度(DOK):Norman Webb(1997)。Webb,N. L.《数学与科学教育中预期与评估一致性的标准》。
- Orchestra 模型(TM):Dakota Fabro(2026)。《衡量人机协作中的认知复杂度》。
- 三维框架:Dakota Fabro(2026)。rp-why 纵向数据集,Block Builder Fellowship。
- Gas Town 阶段(v1-v3 基础):Steve Yegge,《欢迎来到 Gas Town》(2026 年 1 月)。
版本历史
| 版本 | 日期 | 更改 |
|---|---|---|
| 4.0 | 2026-06 | 三维模型(DOK + TM + ADT)、Orchestra 层级、诊断区域、压缩跟踪、/rp-why baseline 别名、/rp-why overall 报告、阶段分析、与 v3 基线向后兼容 |
| 3.0 | 2026-02 | 象限可视化、成长提示、反思提示词 |
| 2.x | 2026-01 | 集成矩阵、目标配置文件、基线比较 |
| 1.x | 2025-12 | 初始 Gas Town 阶段、基础 DOK 跟踪 |
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