计划执行与检查节点
executing-plans
按既定实施计划完成工作,保持过程检查和反馈。
listen【效率与协作】Deep 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.…
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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