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迭代式问答精修助手

迭代式问答精修助手

开发编程 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_f5ec5127/iterative-refine 技能到 AI 助手中。

技能介绍

解决什么问题

很多方案讨论败在了一个常见怪圈:还没对齐基本事实,就急着深入细节。

  • 依赖关系复杂:代码库中已有现成实现或约定,但没人去查,导致方案脱离现状。
  • 并发提问导致过载:一次性抛出多个宽泛问题,比如“你觉得这个方案怎么样?”,用户认知过载后干脆不回。
  • 凭经验拍板:没有明确的决策依据,容易偏离项目现有的 命名约定 或 数据结构。

核心能力与关键步骤

这个技能通过逐层深入的结构化提问来拆解复杂设计,按决策依赖顺序逐个击破。

核心规则如下:

  1. 先查代码库(优先级 1):任何能通过项目文件验证的信息,必须使用 grep_search、read_file 等工具先查再答。代码库能解决的,绝不问用户。
  2. 一次只问一个封闭式问题(优先级 2):严格限制每轮只确认一个细节。如果代码库查不到,且存在多个互斥选项,必须给出从 1 开始的连续数字编号让用户选择。
  3. 给出推荐方案(优先级 3):若代码库和用户都没答案,由助手给出推荐方案,必须附上明确理由和可落地的 SQL 草稿 或 文件路径引用。

步骤追踪:每轮对话后,助手会附带更新的决策清单,追踪已确认和待确认项。只有当所有关键细节明确后,才会等待用户确认进入编码阶段。

适用边界与注意点

  • 可调整性:如果是用户回复“先做着看”,助手会给出合理的最小方案,并标注哪些决策可以后续调整。
  • 边界处理:遇到代码库冲突时,助手会指出冲突点并给出两条解决路径;遇到风险时,会附带风险提示,但不会强行阻止。
  • 依赖工具:方案的质量高度依赖代码库检索工具,规则 1 的落地前提是有可用的检索工具。

使用场景

  • 规划新版本 API 时,需要逐轮确认返回结构、分页方式和错误处理策略
  • 设计数据表前,需要先查现有代码库的约定,再逐项确认字段、索引与迁移影响
  • 评审 SQL 优化方案时,需要在多个合理路径间一次只确认一个关键决策
  • 编写模块实现计划时,需要根据用户回复把未决项继续拆成下一个问题

适合人员

  • 负责版本方案评审的后端工程师,需要把模糊需求拆成可逐项确认的设计决策
  • 维护既有代码库的开发者,需要在改动前查证实现,并补齐缺失的方案细节
  • 编写复杂 SQL 的数据工程师,需要在多约束条件下确认字段、索引和查询路径
  • 带新人的模块负责人,需要通过单轮提问帮助对方收敛实现计划