brainstorming
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You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, modifying behavior, or planning anything new, in software or out of it (a talk, a business, a renovation).
observeSustained neutral pattern recognition across systems without urgency or intervention. Maps naturalist field study methodology to AI reasoning: framing the observation target, witnessing with sustained attention, recording patterns, categorizing findings, generating hypotheses, and archiving a pattern library for future reference. Use when a system's behavio…
Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs
行結構觀之程——立觀標、持中性注、記模而不釋、歸類、依模生說、存以備後察。
learn 已建模而需經觀以驗乃用定何所觀、何故、自何視。
Observation Protocol by System Type:
┌──────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ System Type │ What to Observe │ Categories to Watch │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Codebase │ File structure, naming │ Patterns, anti-patterns, │
│ │ conventions, dependency │ consistency, dead code, │
│ │ flow, test coverage, │ documentation quality, │
│ │ error handling patterns │ coupling between modules │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User behavior │ Question patterns, │ Expertise signals, pain │
│ │ vocabulary evolution, │ points, unstated needs, │
│ │ repeated requests, │ learning trajectory, │
│ │ emotional signals │ communication style │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool / API │ Response patterns, error │ Rate limits, edge cases, │
│ │ conditions, latency, │ undocumented behavior, │
│ │ output format variations │ state dependencies │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Own reasoning │ Decision patterns, tool │ Biases, habits, blind │
│ │ selection habits, error │ spots, strengths, │
│ │ recovery approaches, │ recurring failure modes, │
│ │ communication patterns │ over/under-confidence │
└──────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘
得: 引注而不限之明框。觀者知所視、所歸何類,然開於不期。
敗則: 標過寬(「觀一切」)者,縮至一子系或一行為。標過窄(「觀此一變數」)者,遠視周脈絡——興模常於邊。
注於標而不釋、不判、不介。
得: 原觀之集——具體、實、無釋。觀如田記:「文件 X 入 Y 然不用函 Z。文件 A 三百行;文件 B 三十行覆相似能。」
敗則: 觀即觸析(「此誤蓋因……」)者,析習壓觀姿。明分階:書觀為實,再以「假」標籤書釋。中性不可(強反所觀)者,記反為據:「察 X 時生強憂——或要害或為己偏。」
觀新時,書之以結構。
得: 5-15 散觀之結構記,各有具證。記應詳至他觀者可獨驗。
敗則: 觀過抽(「碼似亂」)者,須具——何文、何模、何使其亂?觀過細(「47 行括號前有空」)者,遠視至模——一例抑系統?
歸觀於有意之類,未釋之。
得: 分類觀圖,聚明。各類有具觀支。圖示模與隙。
敗則: 歸覺強迫者,觀或無自然聚——或為散見之集,此本身為一察(系或無一致結構)。皆入一類者,觀範過窄——遠視。
至此——而僅至此——始釋觀。
得: 2-4 假釋諸主模,各有具觀支。至少一驚或逆假。觀與釋之分明——數據與理之別清。
敗則: 無假成者,觀或須加累——返第二步。假過多(皆「或」)者,選證最強者 2-3,餘置之。唯明假成者,強為逆視:「反之何如?」
留觀與假以備後察。
得: 後觀可建之檔。檔明分觀(據)與假(釋)。誠實於信度與隙。
敗則: 觀不值存者,或過淺——或誠常(非每觀皆生見)。負察亦存:「觀 X 無異」為後脈絡之用。
observe-guidance — 引人系統觀之引變體learn — 觀供學以原料建模listen — 外注於用者信號;觀為更廣注於諸系remote-viewing — 直探可經系統觀驗meditate — 養觀所需之持注力awareness — 威焦勢識;觀為奇心驅而非禦驅