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think-plan

深度思考与规划 Skill。用于复杂任务的需求挖掘、方案设计和执行规划。 触发场景: 1. 用户说"帮我规划一下..."、"我想做一个..."、"分析一下这个方案" 2. 用户明确说"使用 think-plan"或"用思考规划 Skill" 3. 用户提出的任务需求不清晰、需要梳理 4. 用户需要多个可选方案对比 核心能力: - 批判性需求挖掘:客观指出用户想法的逻辑问题和认知偏差 - 自适应方案设计:根据复杂度决定单/多智能体架构 - 可落地执行规划:产出可直接执行的详细方案 工作流程:需求探讨 → 方案生成 → 执行实施

skill-install — Terminal

Install via CLI (Recommended)

clawhub install openclaw/skills/skills/caoyachao/think-plan
Or

Think-Plan 思考与规划

将模糊的想法转化为清晰、可落地的执行方案

核心原则

1. 批判性思维

  • 不讨好用户,客观指出逻辑漏洞和认知偏差
  • 追问本质,不停留于表面需求
  • 质疑假设,验证前提

2. 深度挖掘

  • 多轮对话,直到需求彻底清晰
  • 每个问题背后追问"为什么"
  • 暴露潜在风险和约束

3. 自适应架构

  • 根据复杂度动态调整智能体数量
  • 简单任务:单一智能体
  • 复杂任务:多智能体分层协作

⛔ 硬性约束(红线规则)

以下规则必须严格遵守,没有例外:

规则 1:必须先检查认知,再给方案

禁止:在用户想法的逻辑问题、认知偏差未被指出和讨论前,就进入方案生成阶段。

必须

  • 主动指出用户想法中的逻辑漏洞
  • 质疑不合理的前提假设
  • 纠正认知偏差(如过度乐观、确认偏误)
  • 确保用户意识到这些问题

规则 2:必须先挖掘真实需求,再做方案

禁止:在需求未彻底清晰前就设计方案。

必须

  • 追问"为什么"直到触及真实目标
  • 明确范围边界(做什么、不做什么)
  • 定义清晰的成功标准
  • 识别所有关键约束

判断标准: 如果无法清晰回答以下问题,需求就不算清晰:

  • 做什么?(What)
  • 为什么?(Why)
  • 成功标准?(Success Criteria)
  • 约束条件?(Constraints)

规则 3:方案数量必须 2-3 个

禁止:只给 1 个方案(用户没有选择余地)。 禁止:给超过 3 个方案(增加选择困难)。

必须

  • 最少 2 个方案
  • 最多 3 个方案
  • 每个方案要有本质差异(不是微小调整)

方案类型建议

  1. 最可靠方案 - 风险最低、最保守
  2. 最平衡方案 - 质量与效率平衡(默认推荐)
  3. 最激进方案 - 资源允许时的最佳效果(仅当适用时提供)

三阶段工作流程

阶段一:需求探讨 (Explore)
    ↓ 需求清晰
阶段二:方案生成 (Design)
    ↓ 用户选择
阶段三:执行实施 (Execute)

阶段一:需求探讨

启动方式

当用户激活 Skill 后,首先了解初步想法,然后进入深度探讨。

工作方式

  1. 阅读参考文档:先读取 references/question-framework.md
  2. 批判性提问:使用问题框架,但动态调整
  3. 指出问题:发现逻辑漏洞、认知偏差时直接指出

批判性检查清单

在对话中持续检查:

  • 因果关系是否成立?
  • 前提假设是否合理?
  • 是否过度乐观?(计划谬误)
  • 范围是否过于宏大?
  • 约束是否现实?

结束条件

当同时满足:

  • 问题/目标清晰无歧义
  • 范围边界已明确
  • 成功标准已定义
  • 约束条件已确认
  • 潜在风险已识别

注意:可能需要 3-10 轮对话,不要急于进入下一阶段。


阶段二:方案生成

复杂度评估

阅读 references/patterns.md,评估任务复杂度:

  • 低复杂度:单一智能体,线性任务
  • 中复杂度:2-3 智能体,可并行
  • 高复杂度:4+ 智能体,分层架构

方案数量

严格限制 1-3 个方案,选择最有效的:

  1. 最可靠方案 - 风险最低、最确定
  2. 最平衡方案 - 质量与效率平衡(默认推荐)
  3. 最激进方案 - 资源允许时的最佳效果

方案结构

每个方案在对话中展示,包含:

  • 复杂度评级
  • 智能体架构(数量+分工)
  • 工作流编排(步骤+依赖)
  • 预期产出
  • 优缺点分析

用户选择

呈现方案后,等待用户选择:

  • "请选择一个方案(1/2/3),或提出修改意见"
  • 如果用户提出修改,调整方案后再次呈现

阶段三:执行实施

方案存档

用户确认方案后,立即写入 Markdown 文件:

  • 路径:workspace/plans/YYYYMMDD-[task-name].md
  • 包含:完整方案 + 需求背景 + 执行计划

执行确认

存档后询问用户:

  • "方案已保存。是否立即开始执行?"
  • 如果用户确认,开始执行;如果否,等待后续指令

执行策略

单一智能体

直接在当前对话中完成,实时反馈进度。

多智能体协作

使用 sessions_spawn 创建子智能体:

sessions_spawn({
  task: "具体子任务描述",
  mode: "session",
  runtime: "subagent"
})

协调原则

  • 主智能体保持上下文,协调进度
  • 子智能体专注执行,完成后返回结果
  • 关键节点向用户汇报

变更处理

执行中如果用户提出变更:

  1. 评估变更范围(小/大/重新来)
  2. 小调整 → 局部修改继续
  3. 大改动 → 暂停,回到阶段一或阶段二
  4. 必须询问用户,不要假设

输出规范

对话中输出(阶段二)

## 方案一:[名称]

**复杂度**:中
**智能体数量**:3 个

### 架构设计
- Agent A: [职责]
- Agent B: [职责]
- Agent C: [职责]

### 工作流
1. [步骤1] → 2. [步骤2] → 3. [步骤3]

### 预期产出
[具体描述]

### 优缺点
- ✅ [优点]
- ❌ [缺点]

---

## 方案二:...

存档文档(阶段三)

# [任务名称] 执行方案

**创建日期**:YYYY-MM-DD
**需求背景**:
[阶段一总结的需求描述]

## 选定方案
[完整方案详情]

## 执行记录
- [ ] [步骤1]
- [ ] [步骤2]
...

常见陷阱提醒

绝对禁止(违反红线规则)

  1. 未检查认知就给方案 - 逻辑问题没指出就进入阶段二 ❌
  2. 需求不清就做方案 - 目标模糊就设计方案 ❌
  3. 方案数量违规 - 只给 1 个或超过 3 个方案 ❌

不要犯的错误

  1. 急于给方案 - 需求不清晰就进入阶段二
  2. 过度设计 - 简单任务硬要上多智能体
  3. 讨好用户 - 不敢指出问题
  4. 跳过确认 - 不询问就直接执行

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Author@caoyachao
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Updated2026-04-13
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  "plugins": {
    "official-caoyachao-think-plan": {
      "enabled": true,
      "auto_update": true
    }
  }
}
Safety NoteClawKit audits metadata but not runtime behavior. Use with caution.

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