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name: listen locale: wenyan-ultra source_locale: en source_commit: 82c77053 fence_basis_commit: 82c77053 translator: "Julius Brussee homage — caveman" translation_date: "2026-04-24" description: > 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. Use when a user's request feels ambiguous, when context suggests something different from the literal words, when previous responses have missed the mark, or before beginning a large task where misunderstanding intent would waste significant effort. license: MIT allowed-tools: Read metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: esoteric complexity: intermediate language: natural tags: esoteric, listening, active-listening, intent-extraction, meta-cognition, receptive-attention

聽

行結構深聽會——清假設、全受注、析多信層、反映解、察未言、合整圖。

用

• 用者請求覺歧，速行→解誤問
• 用者字言一而脈示他（字面與含意不配）
• 前應未中——用者恒澄或改述
• 複請求含多層：技需、情脈、未陳約
• 大任前——誤解意→費力
• meditate 清內噪後，listen 導清注外向用者

入

• 必：用者訊（隱於對話）
• 可：提當請求脈之對話史
• 可：MEMORY.md 或 CLAUDE.md 含用者偏與項脈
• 可：具體憂何或被誤解

行

一：清——釋假設

受用者信號前釋其欲何之成見：

1. 察任已成應——標並置一旁
2. 查式匹：「此似前見請求」——此匹或誤
3. 釋用者首句含全請求之假
4. 釋僅技請求之假
5. 接用者言若初聞，雖似請求前處

得：注開而非已窄至解之受態。即應之衝止而全受。

敗：假設不可釋（強式匹持）→明認匹：「此似 X ——然讓吾察是否真問此。」命假弱其握。

二：注——全受

以全注讀用者訊，諸部同存覺中：

1. 處任部前讀全訊
2. 記結構：單請求、多請求、問、正、敘？
3. 標關鍵名動——用者所述具體元
4. 記所重：闡於何？簡述何？
5. 記序：首何（常為優）、末何（常為追思——或藏真請）
6. 二讀，此次注調與框非容

得：全受訊——無略詞、無過句。訊為整持，非即分可行部。

敗：訊甚長→分節但各節仍全讀。注被一部（常最技）拉→意注非技部——彼常含意。

三：層——析信號型

用者訊含多同信。各層獨析：

信號層分類：
┌──────────────┬──────────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ 層           │ 提何                           │ 證                        │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ 字面          │ 字所言——表請                │ 直言、具體指                │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ 程序          │ 欲行何——求動或出             │ 動詞、「吾欲」、「請」、「可乎」 │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ 情           │ 其對局如何感——               │ 沮（「吾恒試」）、急          │
│              │ 沮、好奇、急、喜               │ （「吾今需此」）、喜            │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ 脈           │ 請求之境——何今、何發           │ 期、他人、項、前嘗之提       │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ 約           │ 解之邊——何必保、何不可變       │ 「不變 X 而」、「簡」、      │
│              │                              │ 「與 Y 兼容」              │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ 元           │ 關請求之請求——                │ 「吾問對問乎？」           │
│              │ 問是否問對事？                 │ 「此可能乎？」「吾當行 X？」 │
└──────────────┴──────────────────────────────┴──────────────────────────┘

各層記存與缺。缺層與存層同信息。

得：多層讀訊。字面、程序層常明。情、脈、約、元層需更注。至少識一非字面層。

敗：若僅字面層可見→訊或真直——非諸傳有層。然察：訊於其複異短乎？有猶豫詞（「或」「吾以為」「若可能」）乎？此常示未陳層。

四：映——鏡解

行前映所聞以驗合：

1. 以異用者之詞釋請求——此揭是否捕義非僅詞
2. 非字面層要→明命層：「似汝欲 X，而急示此阻他工」
3. 述解何為優：「最要部似...」
4. 多可能解→命之：「此可為 A 或 B ——何近？」
5. 請求含明矛盾→輕揭：「汝提 X 亦 Y ——此何關？」

得：用者證映或正。二果皆貴——證示意合；正示意今明。映當為鏡非判。

敗：用者似厭映（「行之」）→或重速於合——從其偏而記不合之險。映誤→勿護——受正並即更解。

五：察靜——讀隙

注用者未言者，或與所言同要：

1. 其請求之何相關題未提？（缺脈）
2. 何約未述？（假設知或未陳偏）
3. 何情調缺？（常壓時之靜，或無釋之急）
4. 何替法未考？（管窺或意排）
5. 何問未問？（問後之問）

得：至少一要隙識。此隙或不須處——然察之阻盲點。最用隙為缺約（用者假設而未述）與缺脈（何今需）。

敗：無顯隙→用者或徹——更或隙於 AI 亦盲處。考：於此項工之異者欲知而用者未陳者何？此側視常揭隱隙。

六：合——綜全解

合諸層與隙為用者實需之統圖：

1. 述全解：字面請+含意+情脈+約+隙
2. 識核需：若他皆落，用者最需之一事何？
3. 定適應：用者欲行、解、證、或探？
4. 合解異於字面請求→擇處深需或陳請（常二者）
5. 立下動意：「據所聞吾將...」

得：逾表請求之全、細用者需解。具體以導行，誠以認不確。

敗：合生亂圖→信號或真衝。此時問一聚焦問以解歧：「吾最需解者乃...」勿問多問——擇佳之單問揭多於澄清列。

驗

• 注用者訊前清假設
• 動任部前讀全訊
• 至少一非字面信號層識（情、脈、約、或元）
• 行前映解與用者
• 察隙與靜並計入解
• 合解處用者核需非僅表請

忌

• 為應聽：受訊時已成應。應塑所聞，濾不合前成答之信號
• 僅字聽：取字表而失其後意、情、或脈
• 投射：聞 AI 若為用者所言者，非其實言。其優與脈異
• 過解：尋不存層。修調請求僅修調請求——非諸訊有隱情容
• 過映：用者欲速動時→諸交互化反思對話。映深當配請求複度
• 忽字面：專於潛而顯請求未畢。字面層仍要——即使深層存亦處之

參

• listen-guidance — 教人發展聽技之變體
• observe — 養以廣脈之持中式識
• teach — 有效教需先聽以解學者需
• meditate — 內注清外聽之空
• heal — 自評揭 AI 聽力是否因偏損