安装命令
npx skills add https://github.com/corygabrielsen/skills --skill brainstorm🇨🇳中文介绍
头脑风暴
在见识足够多的想法之前，你无法判断哪个是最好的。强制拓宽思路胜过过早做出决定。
为何有效
如果没有强制机制，你会在第一个看似可行的想法上止步——它可能是最好的，也可能不是。生成 N 个选项可以描绘出解决方案的全景，从而通过比较让优胜者脱颖而出。有时 #1 选项会轻松胜出。有时 #9 选项会将两个早期想法结合起来，形成单独任何一个都无法提出的方案。重点不在于后面的想法更好——而在于你不去探索就无法知道。
关于激活
- 理解 —— 重新阐述问题。找出难点所在。
- 研究 —— 阅读相关代码、文件或上下文。不要盲目构思。
- 生成 —— 精确生成 N 个选项。不要提前停止。
- 排序 —— 基于 3-5 个区分维度进行比较。
- 推荐 —— 选择最佳方案。询问用户哪些点引起了他们的注意。
阶段 1：理解
阅读问题。如果问题涉及代码，请阅读代码。产出：
问题： [一句话描述] 核心约束： [难点所在——矛盾、权衡、模糊之处] 上下文： [相关事实，2-3 个要点]
如果问题不明确，请在生成前使用 AskUserQuestion 进行澄清。
阶段 2：研究
浏览相关代码、文档或现有方案。目标不是找到答案——而是为你的思维缓存加载素材，以便在生成阶段有原始材料进行重组。
- 阅读讨论中的代码
- 检查代码库中其他地方是否存在相关模式
- 如果问题涉及外部工具/API，请考虑它们的能力
在此阶段花费 2-3 分钟，而不是 20 分钟。你是在做准备，而不是解决问题。
阶段 3：生成
精确生成 N 个选项。每个选项包含：
## 选项 K: [描述性名称]
[2-4 句解释。方法是什么？如何运作？]
[如果适用，提供代码示例——简短，仅展示关键思路]
**优点：** [最显著的优势]
**缺点：** [最大的缺点]
🇺🇸English
Brainstorm
You don't know which idea is best until you've seen enough of them. Forced breadth beats premature commitment.
Why This Works
Without a forcing function, you stop at the first plausible idea — which might be the best one, or might not. Generating N options maps the solution landscape so the winner reveals itself through comparison. Sometimes #1 wins cleanly. Sometimes #9 combines two earlier ideas into something neither suggested alone. The point isn't that later is better — it's that you can't know until you've looked.
On Activation
- Understand — Restate the problem. Identify what makes it hard.
- Research — Read relevant code, files, or context. Don't ideate blind.
- Generate — Produce exactly N options. No stopping early.
- Rank — Compare on 3-5 discriminating dimensions.
- Recommend — Pick the top choice. Ask the user what catches their eye.
Phase 1: Understand
Read the problem. If it references code, read the code. Produce:
Problem: [one sentence] Core constraint: [what makes this hard — the tension, the trade-off, the ambiguity] Context: [relevant facts, 2-3 bullets]
If the problem is unclear, use AskUserQuestion to clarify before generating.
Phase 2: Research
Skim relevant code, docs, or prior art. The goal is NOT to find the answer — it's to load your mental cache so the generation phase has raw material to recombine.
广告位招租
在这里展示您的产品或服务
触达数万 AI 开发者，精准高效
