用途：帮助在卡住或过度固守某一问题框架时跳出原有思路。核心价值不在生成问题，而在于筛选——模型能无限生成问题，因此该技能专注于排序与选出唯一最有催化力的“下一个问题”。
主要能力：一次性批量产出只含问题、不含答案的内容；按“回答后能多大程度改变做法”排序，而非按难易度；选定唯一一个“下一个问题”并给出一行理由；按模板输出排序后的问题集。
使用方式：被要求执行 question burst 时按四步走：用一行陈述问题；快速生成约12至20个混合角度（why、how、what-if、who、what-would-change-if）的问题；排序；选出最具催化力的下一个问题并说明理由。输出格式参照 references/TEMPLATE.md，最终交付的是排序后的问题集加唯一选定问题，而非平铺清单或答案。
适用场景：卡住或对某一问题框架过度执着时；在探索模糊问题之初、尚未确定答案之前；当更好的提问比再给一个答案更能解锁进展时。
限制：不适用于产出无排序、无选择的批量问题清单（信号低，这是 AI 的主要失败模式）；问题需要答案与收敛而非更多提问时不宜使用；当最具催化力的问题已明确知道时也不适用。质量上要求全程只问不答、按催化潜力排序、恰好选定一个问题并附理由、输出经策展而非堆砌。
证据：该方法源自 Hal Gregersen 的 question burst（MIT Sloan），在严格只问不答规则下生成大量问题再找出催化性问题。MIT Sloan 报告了参与者收益（视野更广、认识到自身角色），但无受控的决策结果证据；对 AI 而言生成一半价值不大，故该技能围绕策展构建。证据由人类工作坊迁移而来，未经 AI 验证。完整评级见 evidence/dossier.md，示例见 references/EXAMPLE.md。
该技能的具体平台支持、安装命令与收费信息暂未提供。