创意精炼厂

要解决的问题

这个技能针对的是 LLM 创意输出常见的几个具体偏差：多个方案看似不同，却常是同一起点下的局部近似；方案“看起来合理”，但没有资源、成本、排期和基础设施约束；AI 替用户给出推荐，容易把脆弱判断包装成确定结论。

工作方式

Idea Refinery 把创意打磨拆成可审计的流程：

• 新手模式：不暴露角色名，用 1-2 轮澄清、3 条独立路径、快速筛坑和一个可执行第一步，适合快速拿到方向。
• 标准模式：默认启用，围绕 梦想家、建筑家、反对派 三个角色推进，完成澄清、分歧轴提取、三维批评、实操者 三元组、代码可行性检查、人类决策节点和现实约束检验。
• 深度模式：启用全部角色、专家、高强度对抗、辩论、价值验证盘，适合战略级或复杂项目。

核心机制是 分歧轴驱动：先找出一个最关键的不确定变量，在该轴上取三个极端值作为初始条件，再分别推演路径 A/B/C，避免多个方案天然趋同。随后通过 反对派 指出市场、成本、可行性风险，再由 实操者 输出 谁 + 做什么 + 第一步 的可执行方案。

技能还会要求 AI 生成 纯 Python 标准库 代码，对收益、成本、资源缺口或排期冲突做范围估算，并根据执行结果标记可行性。最终在 人类决策节点 中并列展示路径假设、资源需求、估算收益和风险，明确不替用户推荐。

适用边界

适合产品策划、营销活动、管理决策、技术选型、职业规划等需要创意与批判性思维的场景；不适合纯执行任务、事实问答、实时数据检索或情感支持。注意其中的代码模拟只做范围估算，不代表精确预测；法规与合规结论应结合真实上下文判断。