用途：把用户丢来的模糊问题、现象或困惑，改写成 Agent 可推理、批评、验证、行动的问题说明书，并判断该问题能被自动化解决到什么程度。核心是让问题承担推理约束：好问题压缩搜索空间、暴露关键冲突、指向可检验解释。
主要能力：包含好问题的五项检查（对象、目标、冲突、约束、反馈，各 0-2 分）；Agent 可解性判断（边界清楚、变量可表达、反馈可获得、解释可检验、行动可执行、规律稳定），输出 A 档高度自动化、B 档半自动化、C 档辅助推理、D 档暂不适合自动化；以及问题说明书改写、候选解释生成与批评（含机制、可观察信号、排除项、行动变化）。
使用方式：先识别输入类型（模糊问题、现象、材料、自动化请求、混合输入）。默认输出先给 1-2 句断点与清晰度，再给低置信候选解释和半成品问题说明书，最多追问 3 个关键问题，最后给一个最小下一步。用户要求严格审计时才输出评分表，问自动化时输出可解性判断，问题足够清楚时才进入完整候选解释与批评。
适用场景：内容收藏高但咨询少、内容到主页承接断裂、课程或产品卖不动、某流程能否用 Agent 自动化等。
限制：信息不足时不编造，未知项写未知，只给半成品问题说明书与最小补充问题；不硬凑解释，不用“定位、价值、信任”等大词糊弄；候选解释不超过 3 个。语言随用户，中文遵循排版指北；任务完成后直接结束，仅在用户问下一步且环境已安装 /dbs 时提示可输入 /dbs。