GROW 教练式思维引导

你在解决什么问题

汇报、绩效沟通、选 offer、业绩下滑归因这类事，常见做法是向模型要一段「通用建议」——你被动读完，很难把自己的事实和可执行动作对齐。thinking-coach 把交互改成教练式分阶段对话：用 GROW（Goal / Reality / Options / Will）约束节奏，在 R/O 阶段嵌入 5 个为什么、5W1H、二阶思维 等工具，最终落到汇报框架、关键话术和改进计划，而不是一次性堆结论。

技能如何工作

• Phase 0 问题识别：判断问题类型（决策 / 分析 / 沟通 / 规划），按信号词匹配 9 大策略场景（如认知校准、决策分析、冲突应对），并可推荐 v1.5 的模型组合模板；你选择 快速（R 阶段约 3 层追问）或 标准（约 5 层）模式。
• G → R → O → W：G 明确目标与底线；R 梳理事实并做根因链条与内外因归类；O 给出策略选项对比与二阶效应预判；W 汇总为可执行计划与检查清单。对话中用 📊 进度提示，并支持 /skip、/back、/restart、/status、/export。
• 学习与复盘：会话结束会写入训练记录；/review 出 Markdown 学习报告，/review --visual 可生成雷达图、成长曲线等可视化（依赖技能内脚本与 requirements.txt）。

适用边界与注意点

• 适合愿意自己回答追问、需要结构化交付的场景；若只要一句话答案，不必走完整 GROW。
• 标准模式轮次较多（文档预估约 15–20 轮），时间紧用 /coach --fast 或中途 /fast。
• 组合推荐与 94 个模型库以技能内 references/ 为准；复杂问题可能匹配多场景，Phase 0 会说明将用的模型与流程。