用途
Deep Interview 用于在自主执行前收集彻底的需求，适用于用户只有模糊想法、需要先澄清再执行的场景。当用户说"deep interview"、"interview me"、"ask me everything"、"don't assume"、"make sure you understand"，或说"ouroboros"、"socratic"、"I have a vague idea"、"not sure exactly what I want"，或希望避免自主执行带来的"那不是我想要的"结果，或任务复杂到直接写代码会在范围发现上浪费周期，或希望在承诺执行前获得数学验证的清晰度时使用。当用户已有详细具体的请求（含文件路径、函数名或验收标准）时应直接执行；用户想探索选项或头脑风暴时应改用 omc-plan 技能；用户想要快速修复或单一改动时应委托给 executor 或 ralph；用户说"just do it"或"skip the questions"时应尊重其意图；用户已有 PRD 或计划文件时应使用 ralph 或 autopilot。
主要能力
执行策略包括：一次只问一个问题，从不批量提问；每次提问针对最弱的清晰度维度；在向用户询问之前先通过 explore agent 收集代码库事实；每次回答后对歧义度评分并透明展示；在歧义度≤阈值（默认0.2）之前不进入执行；如果歧义度仍高，允许提前退出并给出明确警告；持久化访谈状态以支持跨会话中断恢复；挑战代理在特定轮次阈值激活以转变视角。
自动研究模式：当参数包含 --autoresearch 时，Deep Interview 成为 omc autoresearch 的零学习曲线设置通道。如果尚无可用任务简报，先问："What should autoresearch improve or prove for this repo?"任务明确后收集一个评估器命令。如果用户留空，仅在仓库证据充分时推断，否则继续访谈直到评估器足够明确以安全启动。保持通常的每轮一个问题规则，但将任务清晰度和评估器清晰度作为硬就绪门控。就绪后不桥接到 omc-plan、autopilot、ralph 或 team，而是运行：
omc autoresearch --mission "<mission>" --eval "<evaluator>" [--keep-policy <policy>] [--slug <slug>]
此直接交接预期会分离到真正的 autoresearch 运行时 tmux 会话。成功交接后宣布已启动的会话并结束访谈通道。
使用方式
阶段1 初始化：从 ARGUMENTS 解析用户想法；检测棕地或绿地（运行 explore agent 检查当前工作目录是否有现有源代码、包文件或 git 历史，若源文件存在且想法涉及修改/扩展现有内容则为棕地，否则为绿地）；对棕地运行 explore agent 映射相关代码库区域并存为 codebase_context；通过 state_write 初始化状态（包含 interview_id、type、initial_idea、rounds、current_ambiguity 1.0、threshold 0.2、codebase_context、challenge_modes_used、ontology_snapshots）；向用户宣告访谈开始。
阶段2 访谈循环：重复直到歧义度≤阈值或用户提前退出。生成下一个问题：构建问题生成提示，包含用户原始想法、所有先前问答轮次、当前各维度清晰度分数、挑战代理模式（若激活）、棕地代码库上下文。提问策略为识别清晰度分数最低的维度并生成专门改善该维度的问题，问题应暴露假设而非收集功能列表。使用 AskUserQuestion 提问，展示轮次、目标维度、歧义度。收到回答后对所有维度评分（使用 opus 模型，temperature 0.1）：目标清晰度、约束清晰度、成功标准清晰度、上下文清晰度（仅棕地）。计算歧义度：绿地 ambiguity = 1 - (goal × 0.40 + constraints × 0.30 + criteria × 0.30)；棕地 ambiguity = 1 - (goal × 0.35 + constraints × 0.25 + criteria × 0.25 + context × 0.15)。计算本体稳定性：第1轮跳过稳定性比较，所有实体为 new，stability_ratio = N/A；若某轮产生零实体也设 N/A。第2轮起与上一轮实体列表比较：stable_entities（两轮中同名存在）、changed_entities（名称不同但类型相同且字段重叠>50%，视为重命名）、new_entities、removed_entities；stability_ratio = (stable + changed) / total_entities。重命名实体计入稳定性。报告进度：展示各维度分数、权重、加权、差距以及歧义度和本体信息。更新状态。检查软限制：第3轮起允许用户说"enough"、"let's go"、"build it"提前退出；第10轮显示软警告；第20轮硬上限。
阶段3 挑战代理：第4轮起注入 Contrarian 模式（挑战用户核心假设）；第6轮起注入 Simplifier 模式（探究复杂性是否可移除）；第8轮起若歧义度仍>0.3注入 Ontologist 模式（追问"这到底是什么"，从本体中找核心概念）。每个挑战模式只用一次，之后回到正常苏格拉底式提问，并在状态中跟踪已用模式。
阶段4 结晶规格：当歧义度≤阈值（或硬上限/提前退出）时，使用 opus 模型和完整访谈记录生成规格，写入文件 .omc/specs/deep-interview-{slug}.md。规格结构包含元数据、清晰度分解表、目标、约束、非目标、验收标准、已暴露并解决的假设表、技术上下文、本体（关键实体，取自最终轮的本体提取）、本体收敛表（展示实体在各轮如何稳定）、访谈记录（完整问答折叠）。
阶段5 执行桥接：自动研究覆盖——若 --autoresearch 激活，跳过标准执行选项，唯一有效桥接是上述直接 omc autoresearch 交接。否则通过 AskUserQuestion 展示执行选项：Ralplan → Autopilot（推荐，3阶段流水线：与 Planner/Architect/Critic 共识精炼规格，再以完整 autopilot 执行；调用 Skill("oh-my-claudecode:omc-plan") 带 --consensus --direct 标志和规格文件路径，--direct 跳过 omc-plan 的访谈阶段，--consensus 触发三代理循环；共识完成产生计划后调用 Skill("oh-my-claudecode:autopilot")，autopilot 跳过阶段0和1直接从阶段2执行；流水线为 deep-interview spec → omc-plan --consensus --direct → autopilot execution）；Execute with autopilot（跳过 ralplan，完整自主流水线，更快但无共识精炼；调用 autopilot 以规格文件为上下文，规格替代 Phase 0，autopilot 从 Phase 1 规划开始）；Execute with ralph（带架构师验证的持久循环，直到所有验收标准通过；调用 ralph 以规格文件为任务定义）；Execute with tea（资料在此处截断，未提供完整内容）。
适用场景
用户有模糊想法并希望在执行前彻底收集需求；用户希望避免自主执行带来的误解；任务复杂到直接写代码会浪费周期；用户希望在承诺前获得数学验证的清晰度；作为 omc autoresearch 的零学习曲线设置通道（--autoresearch 模式）。
限制
在用户已有详细具体请求、想探索选项或头脑风暴、想要快速修复、说"just do it"或已有 PRD/计划文件时不适用。第20轮为硬上限。各维度权重公式固定，阈值默认0.2但可设定。部分执行桥接选项（如 Execute with tea）的具体内容在提供资料中截断，暂未提供完整描述。