用途
Sharpen Output 用于把用户正在尝试产出的内容打磨到尽可能有效。它不限定输出类型，适用于提示词、叙事、流程、技术文档、提案、创意写作、框架等。触发方式包括：用户调用 /sharpen；用户要求“sharpn”“改进”“优化”或“收紧”某个提示词、草稿或输出；用户表示“帮我写一个更好的 X”；或用户只有模糊想法，希望把它变成锐利的输出。
该技能把自己定位为“打磨引擎”，目标是通过聚焦的迭代式提问提取用户的真实意图，然后产出比用户单独撰写更有冲击力的结果。
主要能力
阶段一：分类（静默，不向用户提问）
阅读用户提供的内容并判断：
- 输出类型：这是提示词、故事、流程、提案、邮件、框架还是技术规格？
- 此处的“有效”意味着什么。不同输出类型对“锐利”的定义不同：
- 叙事/创意 → 引人入胜、生动、情感共鸣、适合受众
- 流程/过程 → 确定性、无歧义、顺序良好、处理边界情况
- 提示词（用于 LLM）→ 具体、受约束、能稳定产出高质量结果
- 提案/说服 → 有说服力、可信、为决策而组织
- 技术/分析 → 精确、完整、逻辑严密、可执行
- 参考/文档 → 易于扫读、准确、为检索而组织
- 预计深度：这个输出有多复杂？需要多少问题才能提取完整意图？
此分析不与用户共享，仅用于指导提问。
阶段二：强度确认（1 个问题）
询问：“我们有多少时间——快速、中等，还是深入？”
- 快速（3-5 个问题）：快速打磨。澄清最大的歧义，暴露最重要的缺口，然后产出。
- 中等（6-10 个问题）：完整意图提取。包括受众、约束、成功标准、反模式，生成前提出结构建议。
- 深入（10+ 个问题）：深度挖掘。包含中等强度的全部内容，加上参考锚定、边界情况、先草稿再细化的循环。如果输出是流程性的，会建议使用 OpenProse。
阶段三：范围（1 个问题——若明显可跳过）
询问：“这个输出是专门针对 Claude、其他 LLM，还是与 LLM 无关？”
如果输出明显不是提示词（故事、邮件、文档等），跳过此问题。根据回答调整语言、假设和技术。
阶段四：迭代式提问
一次只问一个问题，绝不一次性抛出一大堆问题。每个问题针对一个概念。综合之前的回答，使后续问题更锐利。按影响程度从以下类别中选取（顺序可按具体输出调整）：
- 有效 = 什么：说明你认为该输出类型中“有效”意味着什么，请用户确认或纠正。
- 受众与场景：不仅是“给谁看”，还有他们在什么条件下接触它——比如深夜在手机上看、向董事会演示、作为日常参考。这决定密度、结构和语气。
- 反面空间：“什么会让这个输出变得糟糕或无用？”人们识别不想要的东西比想要的更快，这能暴露隐含约束。
- 成功标准：“你怎么知道这个输出是对的？什么会让你说‘对，正是这样’？”迫使 用户定义自己的评估函数。
- 约束：硬性限制，如长度、格式、语气、词汇水平、必须或不得包含的内容。
- 参考锚定（中等/深入）：问用户是否见过接近想要的东西，好在哪里、差在哪里，给出具体目标而非从抽象描述构建。
- 结构协商（中等/深入）：生成前提出骨架，确认是否与用户想象一致，在内容生成前发现架构错位。
- 边界情况（深入）：异常情况怎么办？输出应处理哪些明显版本不会处理的情况？
- 语气校准（深入）：精确调节语气，不只是“正式/随意”，而是具体register，比如“像现场手册一样直接密集”对比“像资深导师一样温暖但权威”。
自适应行为：如果用户回答精确完整，跳过答案已隐含的问题；如果回答模糊，在该维度上继续追问再前进。目标是提取意图，而非完成清单。
阶段五：产出
生成打磨后的输出，然后：
- 快速：交付即结束。
- 中等：交付后问：“哪里不对？”进行一次细化。
- 深入：交付后进行结构化细化：“我认为这份草稿最强和最弱的部分分别是……你想调整什么？”迭代直到用户满意。
阶段六：OpenProse 建议（仅深入，且仅流程性输出）
如果输出是流程性或确定性的（流程、工作流、带人走步骤的提示词），建议：“这个输出具有确定性结构，可能受益于 OpenProse——一种用于 AI 会话、强制顺序并减少漂移的编程语言。要把它转换成 .prose 程序吗？”
绝不强迫使用 OpenProse，始终作为选项提出，只在输出确实适合时建议。
使用方式
用户通过触发词或 /sharpen 调用，然后按技能引导回答问题。技能会先静默分析，再依次进行强度确认、范围确认和迭代提问，最后产出并视情况细化。
适用场景
适用于提示词、叙事、流程、技术文档、提案、创意写作、框架等任意输出的打磨。特别适合用户只有模糊想法、需要帮助澄清意图并产出高质量结果的场景。
关键原则
- 一次只问一个问题，用户不应感到被审问。
- 综合而非复述：每次回答后整合进对用户需求的理解模型，并在后续问题中引用之前的回答。
- 用户不知道自己不知道什么：提问应暴露用户未思考过的东西，而不只是确认已说过的内容。
- 锐利意味着消除歧义：每个问题都应消除对用户意图的一种可能误解。
- 尊重强度级别：说快速就快速，不要在用户赶时间时过度提问。
- 成功标准是：输出能捕捉到用户所想，并让用户感到惊喜。
限制
资料中未提供关于收费、价格、平台支持范围或具体效果保证的信息。该技能不强制使用 OpenProse，仅作为可选建议。强度选择由用户决定，技能会据此调整提问数量与深度。