think
作者 tw93think 是一项决策支持技能,用于在编码前把模糊想法整理成已批准、可直接决策的方案。适合用于功能设计、架构选型、取舍分析,以及“要不要做这件事”这类问题;其目标是帮助判断,而不是直接实现。它适用于 repo-first 工作流中对 think 决策支持、think 指南和 think 用法的需求。
这项技能评分为 78/100,属于目录用户的稳妥候选:触发条件清晰,面向工作流的内容篇幅较大,而且提供了足够的决策指导,相比通用提示词更能减少试错成本。用户可以期待一个实用的规划/校验技能,但由于仓库缺少配套资源且包含占位标记,落地时仍会有一些接入摩擦。
- 触发条件明确:frontmatter 直接点出了具体场景(例如 出方案、怎么设计、是否保留某个功能),并排除了修 bug 这类场景。
- 操作性内容充实:SKILL.md 正文篇幅较大,包含多个工作流与约束部分,说明它更像真实可执行指南,而不是空壳。
- 对 agent 很友好:它明确要求 agent 把模糊想法收敛成已批准方案,给出立场,并在实施前等待批准。
- 没有提供安装命令或支持文件,因此用户拿到的只有技能文档本身,可能还需要额外的接入说明。
- 内容中出现了占位标记('todo'、'tbd'),这会削弱可信度,也说明部分章节尚未完善。
think skill 概览
think skill 的作用
think 是一个决策支持 skill,用来把一个粗略想法变成清晰、可批准的方案,再进入写代码阶段。它最适合需求设计、架构选择、权衡分析,以及“要不要做这个?”这类主要依赖判断而不是实现的问题。
适合谁安装
如果你经常需要在 repo-first 工作流里处理产品决策、技术方向或范围明确的规划,就很适合安装 think skill。尤其适用于请求一开始就是“帮我规划一下”“最佳方案是什么”“这个要不要保留”这类价值判断场景。
它为什么不一样
这个 skill 的风格很明确:它会推动你给出具体建议,指出哪些证据会改变建议,并避免过早进入代码实现。相比通用的头脑风暴提示词,在你需要一个可直接用于决策的输出时,think for Decision Support 更有优势。
如何使用 think skill
安装并触发 think skill
使用 npx skills add tw93/Waza --skill think 安装。然后在任务属于“选择方向、塑造方案、验证思路”,而不是修复已知缺陷时使用它。think install 这一步很简单,但效果好不好,关键在于你是否给了它真实的决策上下文。
提供正确的输入形态
高质量的 think usage 提示词应包含目标、约束、受众,以及当前到底开放了哪些选择。例如: “我们需要为 SMB 管理员做一个更快的 onboarding 流程;这次只能改 UI,不能增加后端工作量,并且需要给出带权衡的建议。”
先读对文件
先从 SKILL.md 开始,因为这个 repo 有意保持极简,没有 rules/、references/ 或 resources/ 目录。真正实用的指导都在 skill 本体里:轻量模式、评估模式,以及在获得批准前不要进入实现阶段的规则。
把工作流当作决策漏斗来用
一个好的 think guide 流程是:先说明要做的决策,再列出约束,然后要求给出最佳路径,最后只有在需要时再补充风险和备选方案。如果你不确定该用轻量模式还是完整模式,先说明问题是否已经被定义清楚;这一条信息就会显著改变输出质量。
think skill 常见问答
think skill 只适合新功能吗?
不是。它也适用于架构决策、产品价值判断、带有真实权衡的重构,以及“这件事值不值得做?”这类问题。对于简单 bug 修复或一眼就能确定答案的小改动,它并不是最佳选择。
它和普通提示词有什么不同?
普通提示词通常只会给出比较发散的选项。think skill 的设计目标是推动你做决策:给出一条推荐路径、明确说明权衡,并清楚划出在批准前不能写代码的边界。 当你需要一个可以交给同事或利益相关方审阅的方案时,它会更合适。
think skill 适合新手吗?
适合,只要用户能用朴素语言说清目标。新手在提供问题、约束和期望结果时收益最大,即使他们不熟悉技术术语也没关系。
什么时候不该用 think?
如果你已经知道修复方案,只需要执行,就不要用它;如果任务足够狭窄,直接修改比分析更快,也没必要用。若你并没有真正需要做的决策,只是想快速改写一段内容,它带来的价值也会更小。
如何改进 think skill
提供可用于决策的上下文
最好的 think skill 输入会包含当前状态、目标状态、不可妥协的约束,以及成功的标准。例如,“我们需要把设置时间从 10 分钟压缩到 2 分钟,保留现有后端,并避免引入新依赖”,得到的建议会比“改进 onboarding”更有质量。
要求给出决策,而不只是想法
如果你想让 think usage 更有效,提问时要让它给出推荐结论和理由,而不是只列可能性。好的问法是:“在这些约束下,选一个方案并解释为什么它最优。” 较弱的问法是:“给我一些点子。”
把你在意的权衡说清楚
告诉 skill 你最看重什么:速度、可维护性、成本、UX、风险,还是团队产能。这样 think for Decision Support 才能输出符合你优先级的方案,而不是一个泛泛的最佳实践答案。
用更明确的约束持续迭代
如果第一次结果太宽泛,就用一个后续问题把范围收窄:补充截止时间、禁止依赖、目标用户,或者必须保留的组件。提升输出最快的方法,是在问下一个方案之前,把隐藏假设变成显式约束。
