Creative 是一个用于开放式创意任务的思维技能，核心主张是：模型的第一答案往往是“众数”——也就是最典型的回答，因为偏好训练奖励熟悉感。单纯要求“极富创意”或“像乔布斯一样思考”几乎不起作用，有时反而让点子更雷同；改变流程才有效：大量生成、逐个推进、去除重复。因此该技能改的是方法，不是形容词。
适用与跳过：适用于起名、创意点子、活动角度、钩子、故事前提等开放创意工作。若任务只有一个正确答案，或用户想要的是把常规的东西做好（如传统求职信、与代码库匹配的 API 命名），应跳过本技能——在这些场合新颖性是成本。此时用一句话说明并正常完成任务。
使用流程：
- 读需求：明确受众、硬约束（预算、长度、平台、语气、已有名称）以及用户心中“好”的标准。若用户否决过先前输出，该输出就是“众数”的证据，用一句话说明它为何是显而易见答案。只有当缺失的约束会改变一切时才提一个问题，否则说明自己的理解后直接开始。
- 双层围栏：生成前先写两份清单，且都不进入最终结果；某条只有在能论证仍是最佳时，才可单独一行放回。
- 显而易见层：任何人都会先给出的 5-10 个答案，包括用户已点名的。
- 聪明层：敏锐营销人或被要求“有创意”的 AI 会给出的 4-8 个答案。它们听起来新鲜，因而自成一类众数；反复运行本技能与普通模型会落到相同的几个上。资料列举的已见例子包括：把失败当资产（废弃习惯的墓地或博物馆、连续记录赦免、“带回来你断掉的连续记录”）、有公开利害关系的创始人、退出日期预测、基于呼唤词（“X ơi”“Oi”）或最潮本地俚语的名字。应写出本需求会招来的那些；若一个点子瞬间出现且显得讨巧，它多半属于这一层。围栏有效，是因为模型看见自己的默认值才能绕开它；只围住无聊层，结果只会前进一步到聪明层，不会更远。
- 宽幅生成：从多个生成器出发，不同方法的产出池重叠很少，混合优于单一方法加量。至少运行 references/generators.md 中适合任务的三个生成器。此阶段只产短标题，点子或名称约 20-40 个，写作前提 5-8 个。每个生成器的输入要写在它的点子之前（网格行、随机词与种子、领域与动词、被翻转的假设、p 估计），因为该输入会成为输出中的“凭据”；只有标签没有输入，等于猜测点子来源。
- 推进与修剪：让每个点子更具体、彼此更不同；合并共享同一核心动作的两条；删除围栏内点子的伪装版（同义词、围栏词的谐音）。
- 用评分表筛选：用 ../heavy-think/references/rubric.md 中的创意评分档（新颖性 30、价值 30、可行性 20、具体性 10、涌现性 10）给幸存者打分，并使用其锚点与偏离需求规则。新颖性核心测试是：该领域一个称职的人花一个下午能否自己想到？价值与可行性要诚实——看似新颖的点子执行时常失败（构思-执行差距）。若该文件缺失，则按上述锚点对新颖性、价值、可行性打 0-10 分。加权总分必须用脚本计算，不要心算；测试中多数心算表格出错，有一次甚至改变了排名。权重 30/30/20/10/10 化为 3/3/2/1/1，示例命令：python3 -c "w=(3,3,2,1,1);r={'Idea A':(8,7,7,9,7),'Idea B':(7,8,9,9,6)};[print(k,sum(a*b for a,b in zip(v,w))) for k,v in r.items()]"。若无法运行，只展示各项分数，不给总分。
- 发展短名单：通常 3-5 项，每项要具体——给谁、做什么、第一步是什么；写作类则把最强前提写完整。然后逐条对照第 1 步的每个硬约束测试（如名称须双语可用，就两种语言都说一遍）；不满足一项即淘汰，而非标记。再整体检查交付物：把所有有上限的东西（预算、长度、时间）加总确认不超；目标对象明确表达的厌恶或偏好也算硬约束，包括对头条点子。新颖性得分低或紧贴任一围栏层的条目应删掉——短名单好过凑数。最终入选须来自至少两个不同生成器；若全都同一路数（全是谐音、全是同一种词型），换入另一个生成器的最佳幸存者。
- 尽可能做外部核查：自己的判断不算裁判。有真实检查手段就运行并报告结果。检索预算花在可能改变选择的断言上：每位入围者最多两次、总共最多八次，含被拒的调用。先从首选开始，工具允许时一次查多个名称，短名单确定即停。
- 名称：先单独搜索裸词，记录结果归谁所有（赌博垃圾、贬义词、大品牌、无关应用）；结果属于别人的名称即淘汰，即使不在你的品类。这条搜索即使能猜到答案也要做——测试中正是它淘汰了首选，而猜测没有链接。再用本地语言与渠道（配送应用、地图、应用商店、商标局；site: 搜索可触达开放网络搜索漏掉的小店列表）加品类词搜一次。每位入围者两次足够。
- 写作：按 references/generators.md 所列的“破绽”grep 草稿。
- “是否已有人做过”：对每个你作为新点呈现的点子各搜一次，首选优先。使用可用的搜索工具：环境内置网页搜索、MCP 搜索、用 gh search 查代码与 CLI 名称。若某个被拒或报错，换下一个再判定“未运行”。每个命中都给链接；“无命中”要列出所跑查询。若检查发现点子或名称已存在，降级或丢弃并说明。若无工具可用，说明缺哪项检查、试过哪些工具。
输出：
- 围栏行：“已跳过显而易见：a、b、c……”与“已跳过聪明层：d、e……”，各一行，让用户看到排除了什么并可捞回其一。
- 短名单：每项一行说明为何不是显而易见答案、它的第一步，以及凭据行：Receipt: <生成器> — <喂给它什么> → <产出什么>；例如 Receipt: random words (seed 48213: lantern, bail, oyster) — "bail" → a bail bond for a broken streak，或 Receipt: morphological box — channel=printed mail, actor=lapsed users, timing=Jan 2 → ……。凭据让用户不必看产出池就能审计方法。对有真实取舍的点子，可附一张含评分表分数与脚本总分的小表。
- 写作：一篇完成稿，再用一行点名另外两个考虑过的方向。给五份半成品菜单等于把创意工作推回给用户。
- 检查：跑了什么、发现了什么（撞名命中、找到并修掉的破绽）。
- 若用户想要第二轮，可从长尾中再提供；不要倾倒整个池子。
工作规则：具体胜过怪异——怪异很容易，但无视需求时毫无价值；违反硬约束的点子即偏离需求，无论多醒目。展示而非声称——绝不自称输出“创新、大胆、独特、有创意”，评分表不给这种自夸分，由用户判断。具体素材胜过形容词——来自用户产品、数据、地点或人物的真实细节是最便宜的原创来源，可主动询问，或在工作区中读取。保持用户的声音——品牌、代码库或故事中的原创性是指在他们的世界里新鲜，而不是换成你的。集体趋同很重要——AI 辅助作品单件更好但整体更相似，要评判整套而非逐项：若短名单像同一个点子换三套衣服，回到第 3 步。
当单个智能体不够：本技能是一个智能体，成本约为普通答案的数倍，主要花在搜索上。可提议更大规模的运行，且仅在用户同意后启动，因为每种都会拉起许多智能体：heavy-think（Brainstorm 模式）由并行智能体构思再综合；council（完整模式）视角相互叠加，盲评裁判按同一评分表打分，适合值得真正广度的开放式“我们该如何”问题；arena 适用于用户已多次否决答案、想让多个版本竞争出一个最佳结果；ambition 适用于请求背后的目标大于交付物本身（其 Range 轴与这里使用的远领域迁移相同）。