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.…
独立 GitHub 快照 · 自动分类 · 以原作者文档为准
行結構化之深聽——清假設、全納而注、解諸層之信、反映所解、察未言、合全景於用者之意。
meditate 清內噪後,listen 向外引清之注於用者納用者之信前,釋彼所欲之先念。
**得:**納之態,注開而未向解窄。應答之念暫止,以利全納。
**敗則:**若假設不可釋(強型配持),明承此配:「此似 X——然察此是否實為所問。」名假設則削其持。
以全注讀用者之訊,諸部並於覺中。
**得:**訊之全納——無跳字、無掠句。訊作全而持,勿即解為可行之部。
**敗則:**訊甚長,分為節而仍全讀每節。若注被引於一部(常最技者),明注非技之部——此常含意。
用者訊含多並之信。分析每層。
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?" │
└──────────────┴──────────────────────────────┴──────────────────────────┘
每層記何在何缺。缺層與在層同為息。
**得:**訊之多層讀。字面與程序層常清。情、脈絡、約、元層需更細之注。至少一非字面層當辨。
**敗則:**若僅字面層可見,訊或誠直——非諸訊皆層。然察:訊較其複為短異乎?有避言(「或」、「吾思」、「若可」)乎?此常示未言之層。
行前反映所聞以驗齊。
**得:**用者證反映或糾之。任一果皆值——證則意已齊;糾則意今更清。反映當感如鏡,非判。
**敗則:**若用者於反映似躁(「直行之」),彼或重速於齊——尊此好,然記不齊之險。若反映誤,勿辯——納糾,即更解。
注用者未言者,可與所言同要。
**得:**至少一要隙已辨。此隙或不需答——然察之以阻盲。最益之隙為缺之約(用者假設未述之事)與缺之脈絡(彼何以今需此)。
**敗則:**若無隙可見,用者或已周——然更可能,隙居 AI 亦盲之區。慮:異人於此項目工何欲知而用者未述?此側視常揭隱隙。
合諸層與隙於用者實需之統一圖。
**得:**全而微之解,逾表面之請。解具體足以導行,誠足以承不確。
**敗則:**若合生混圖,信或誠悖。此時問一焦問以解曖:「吾最需解者為……」勿問多問——單擇善之問露多於諸澄清列。
listen-guidance — 人類導之變體,以導人發動態聽之技observe — 中立持之型辨,以廣脈絡供聽teach — 善教須先聽以解學者之需meditate — 內注清空間以利外聽heal — 自察以露 AI 之聽能是否為偏所損