关于 to-questionnaire
to-questionnaire 将信息缺口整理成 Markdown 问卷，供掌握相关信息的人异步填写或在会议中作答。它先确认接收者和所需信息，再围绕双方知识差距组织问题。
主要功能
- 01确认接收者与所需答案
- 02围绕知识缺口拟定问题
- 03按重要性排列问题
- 04按主题归类问题
- 05将问卷保存为 Markdown
适用场景
- 01向领域专家征求决策信息
- 02为利益相关者准备异步问题
- 03规划探索性会议
- 04收集缺失的项目背景
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/to-questionnaire确认已加载。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
把用户无法独自回答的问题整理成一份问卷：一份 Markdown 文档，用户可以交给一个人异步填写，也可以在会议上一起填写。接收者掌握着用户缺少的知识，问卷的作用就是把这些知识提取出来。
质询的是发送本身，而不是主题。 只就_发送_本身询问用户，这些信息用户总能回答：发给谁，以及需要对方返回什么。文档中的问题则针对接收者所知与用户所需之间的差距。
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发给谁？ 在一轮对话中询问接收者的角色、专业领域，以及与用户的关系。这决定了问卷的语气，以及它需要承载多少背景信息。完成标准：你知道接收者是谁，以及他们知道而用户不知道的内容。
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需要对方返回什么？ 在一轮对话中询问用户无法独自解决、需要此人提供的具体决策或事实。完成标准：你拿到一份具体清单，明确用户读完后必须能够做出的决定或完成的事项。
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撰写问卷。 围绕第 1–2 步确定的差距起草问题，并遵循下方的文档结构。将其写入当前目录下的
to-questionnaire-<slug>.md（slug 根据主题生成），并报告文件路径。完成标准：文件已存在，且用户在第 2 步中提出的每一项需求都有对应问题覆盖。
文档结构
将文档定位为发现式问卷：用户缺少背景，接收者掌握背景。异步填写时可能只有一轮机会，因此问题按从最重要到最次要排序；问题超过几个时，按主题使用 ## 标题分组。使用下方模板编写。
<问卷标题>
目的： 说明这份问卷为何存在，以及它所关系到的决策。
发件人： <用户>，收件人： <接收者>，答复用途： <答复的去向>
背景
用一段话为没有参与用户思考过程的接收者提供背景。内容应足以让对方作出恰当回答，但不必长篇大论。
如何作答
说明截止时间和大致所需精力。部分回答和“不知道”同样有价值：对于不确定的内容请标注出来，而不是直接跳过。
<主题标题>
每个主题对应一个 ## 小节。小节下列出该主题的问题，按从最重要到最次要排序。每个问题只包含一个议题，不要复合提问，问题下方紧跟一个答案占位。只有当问题可能被误解或容易得到敷衍的回答时，才加一行_为何重要_的说明。
为何重要：它决定我们现在要为突发流量做准备，还是推迟处理。
还有其他要补充的吗？
结尾的兜底问题：有没有我们没有问到、但我们应该知道的内容？