skills/rewrite_problem/SKILL.md
Transforms vague or ill-defined questions into clear, structured, and actionable "good problems" by extracting the core objective, identifying comparison dimensions, and applying structured reasoning. Use when a user wants to compare multiple options, evaluate trade-offs, make a decision between alternatives, or asks questions like "which is better", "pros and cons", "help me decide", "how should I choose", or "what are the trade-offs". Produces a rewritten problem statement with explicit comparison dimensions, a structured evaluation framework, and a decision-ready output format.
npx skillsauth add Leo-stone-dot/my_life_agent rewrite-problemInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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好问题能补全以下句子:
"在【场景 / 约束】下,为了【目标】,比较 / 选择 / 设计【对象】,按【维度 / 指标】评估,并以【输出格式】给出结论。"
原始问题(模糊):我应该用 React 还是 Vue?
Primary Objective: 为团队的新 Web 项目选择最合适的前端框架,以平衡开发效率与长期维护成本。
Comparison Dimensions: 学习曲线、生态系统成熟度、团队现有技能、社区支持、性能表现。
Dimension Analysis(目的 - 手段实践推理):
Good Problem: 在团队以 JavaScript 为主、项目周期 18 个月的约束下,为了最大化开发效率并降低维护成本,比较 React 与 Vue,按学习曲线、生态成熟度、社区支持、团队适配性四个维度评估,并以优劣对比表和推荐结论的形式给出答案。
research
为给定问题挑选“最适合回答的人”的专家角色,并用该角色给出回答(含选择理由与行动清单)
documentation
读者价值审计 + 最小改写:逐段识别“解决读者问题(A)”与“展示作者(B)”,按信息量加权给占比,并将 B 段落改写为服务读者的可替换版本。 适配长文(可分批处理),强调不新增事实、尽量不改含义与语气。
data-ai
Use when 需要计算/解释投资组合的年化收益率、月度现金流与长期(如30年)资产路径,且包含固定支出与不确定收入(自由职业波动、随机收入、回款集中)并需要给出耗尽概率与分位数(P10/P50/P90)
data-ai
去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本,使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式:夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。