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Use when executing an implementation plan in the current session as the implementer yourself — your human partner chose inline execution, or no subagent tool is available
listenDeep receptive attention to extract intent beyond literal words. Maps active listening from counseling psychology to AI reasoning: clearing assumptions, attending to full signal, parsing multiple layers (literal, procedural, emotional, contextual, constraint, meta), reflecting understanding, noticing what is unsaid, and integrating the whole picture. Use wh…
Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs
進行結構化之深聆會話——清假設、全接受而專注、解多層信號、鏡照理解、察未言者,並整合用戶意圖之完整畫面。
meditate 清內噪音後,listen 指清淨之注意力向外向用戶接用戶信號之前,釋對其欲何之先念。
預期: 受納之態,注意力開而非已窄向某解。立刻回應之衝動暫停,利於完全接受。
失敗時: 若假設不能釋(強模式匹配執存),明承匹配:「此似 X——但容我查其是否真如所問。」命假設弱其握。
以全然注意力讀用戶之消息,所有部分同存於知。
預期: 消息之完整接受——無字略,無句泛。消息作整體而持,非立即分解為可行部分。
失敗時: 若消息甚長,分節而仍完整讀每節。若注意力被拉向某部(常為最技術者),刻意注於非技術部——其常含意圖。
用戶之消息含多同時信號。分別解各層。
Signal Layer Taxonomy:
┌──────────────┬──────────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Layer │ What to Extract │ Evidence │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Literal │ What the words explicitly │ Direct statements, │
│ │ say — the surface request │ specific instructions │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Procedural │ What they want done — the │ Verbs, action words, │
│ │ desired action or output │ "I want," "please," │
│ │ │ "can you" │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Emotional │ How they feel about the │ Frustration ("I keep │
│ │ situation — frustration, │ trying"), urgency ("I │
│ │ curiosity, urgency, delight │ need this now"), delight │
│ │ │ ("this is cool") │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Contextual │ The situation surrounding │ Mentions of deadlines, │
│ │ the request — why now, │ other people, projects, │
│ │ what prompted it │ prior attempts │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Constraint │ Boundaries on the solution │ "Without changing X," │
│ │ — what must be preserved, │ "keep it simple," │
│ │ what cannot change │ "compatible with Y" │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Meta │ The request about the │ "Am I asking the right │
│ │ request — are they asking │ question?", "Is this │
│ │ whether they are asking │ even possible?", │
│ │ the right thing? │ "Should I be doing X?" │
└──────────────┴──────────────────────────────┴──────────────────────────┘
對每層,記何存何缺。缺層與存層同有信息。
預期: 消息之多層閱讀。字面層與程序層常明。情感層、上下文層、約束層、元層需更仔細注。至少識別一非字面層。
失敗時: 若僅字面層可見,消息或真直接——非所有溝通皆有層。但查:消息於其複雜度是否異短?有對沖詞(「或」、「我想」、「若可能」)?此常示未言之層。
行動之前,鏡照所聞以驗一致。
預期: 用戶確認此鏡或正之。二果皆有價值——確認示意圖一致;修正示意圖今更明。鏡當感如鏡,非判。
失敗時: 若用戶於鏡感不耐(「just do it」),其或重速於一致——敬此好但記不一致之險。若鏡誤,勿護——受正即更新。
注用戶未言者,其可與已言同重。
預期: 至少識別一顯著縫隙。此縫或不需應對——但察之防盲。最有用之縫為缺約束(用戶假未言之事)與缺上下文(何以今需)。
失敗時: 若無縫顯,用戶或已周詳——但更可能,縫於 AI 亦盲之域。思:於此項目工作之他人會欲知用戶未陳者為何?此側視常露藏縫。
合所有層與縫為用戶實需之統一畫面。
預期: 完整、細膩之用戶需求理解,超越表面請求。此理解夠具體以引行動,夠誠實以承不確。
失敗時: 若整合生亂畫,信號或真相悖。此時,問一聚焦之題以解此模糊:「我最需解之最重要之事為……」勿問多題——擇佳一題較一串澄清露更多。
listen-guidance — 人類指導變體,用於指人發展積極聆聽之技observe — 持續中性模式識別,以更廣上下文飼聆聽teach — 有效教學需先聽以解學者之需meditate — 內注,為外聆清空間heal — 自評,露 AI 聆聽力是否因偏移受損