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fangshan101-coder

Art Of Questioning

by fangshan101-coder · GitHub ↗ · v1.1.0 · MIT-0
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/install art-of-questioning
Description
培养洞察力和深度提问能力的双模式 Skill。 实战模式:分析用户正在学习/听/读的内容,自适应匹配 15+ 跨学科提问方法论, 生成 5 个关键环节的深度问题清单,每个问题标注方法论和认知层次。 训练模式:构造仿真场景,分环节教学讲解最佳提问方式,支持定时任务自动触发。 当用户需要深度理解内容、准备提问、练习批...
README (SKILL.md)

提问的艺术(Art of Questioning)

培养洞察力和深度提问能力。不教写 prompt,而是训练人提出能穿透表面的高质量问题。

AI 的上限 = 你问题的上限。未来最贵的人不是答案最多的人,而是问题最好的人。

不适用场景

以下需求请勿使用本 Skill:

  • 编写 AI prompt / 提示词优化 → 本 Skill 训练的是人的提问能力,不是 prompt 工程
  • 生成面试题 / FAQ → 那是内容创作,不是洞察训练
  • 客服话术 / 销售话术设计 → 那些是沟通技巧,不涉及认知深度

两个模式

模式一:实战辅助

用户描述正在学习/听/读的内容 → 分析内容类型 → 自适应匹配提问策略 → 推演 5 个关键环节 → 每个环节生成一个最佳问题。

触发方式:用户描述内容即自动进入实战模式。

典型输入

  • "我在听一个创始人讲他从 SaaS 转向 AI Agent 的经历"
  • "我在学 Rust 的所有权模型"
  • "我在读一篇关于注意力机制的论文"
  • 也可以直接粘贴一段完整文本

模式二:每日训练

构造仿真场景 → 分 5 个环节 → 每个环节教学讲解最佳提问方式。

触发方式

  • 用户说"提问训练"、"来一个提问练习"
  • 用户指定领域:"给我一个产品发布的提问训练场景"
  • 定时任务自动触发(不指定领域时,从场景库中自动选择)

实战模式:执行流程

Step 1:分析内容类型

根据用户输入,识别内容类型并匹配提问策略:

内容类型 识别信号 匹配的提问策略组
技术/工程 编程语言、框架、架构、算法、论文 第一性原理拆解 + 5 Whys + 边界条件探查
商业/创业 创始人、融资、产品、市场、增长、转型 假设探查 + JTBD + 预验尸 + 动机追问
个人成长/方法论 习惯、思维模型、效率、职业发展 元认知反思 + 成长型思维转换 + 适用边界
学术/科研 论文、实验、数据、理论、模型 证据探查 + 可证伪性检验 + 方法论审视
产品/设计 用户体验、功能设计、需求、交互 HMW + 用户视角转换 + Mom Test
人物/访谈 某人讲述经历、对话、演讲、播客 动机追问 + 叙事解构 + 反事实推理
行业/趋势 行业分析、趋势预测、市场变化 假设探查 + 红队思维 + 历史类比

如果内容跨多个类型,组合对应策略。

方法论详情:见 references/methodology-library.md

Step 2:推演 5 个关键环节

根据内容描述,推演出 5 个关键环节

  • 覆盖核心脉络(背景/起因 → 核心主张/方法 → 关键转折/决策 → 证据/结果 → 启示/推广性)
  • 优先选择"表面看起来理所当然但深挖后有洞察"的环节
  • 跳过纯信息性环节,聚焦有认知价值的环节

Step 3:为每个环节生成最佳问题

每个环节产出以下结构:

### 环节 N:[环节名称]

**[场景描述]**:一句话描述这个环节可能的内容

---

📌 **最佳问题**:[问题]
🔬 **方法论**:[使用了什么提问方法论]
⚠️ **不问会错过**:[如果不问这个问题,你会错过什么洞察]

\x3Cdetails>
\x3Csummary>展开:普通 vs 专家对比\x3C/summary>

**普通人会问**:
[问题] —— [为什么这个问题价值低]

**专家会问**:
[问题] —— [为什么这个问题能挖出更深的洞察]

**完整推理链**:
[解释为什么专家的问题更好,背后的认知逻辑是什么,
这个问题能揭示什么被"理所当然"遮蔽的真相]

\x3C/details>

Step 4:总结提问策略

在 5 个环节之后,总结:

  • 本次使用了哪些提问方法论的组合
  • 这些问题之间的内在逻辑(从浅到深的追问链,非随机 5 个问题)
  • 带走一句话:本次内容中最值得反复思考的一个核心问题

训练模式:执行流程

Step 1:选择场景

用户指定领域 → 在该领域内构造具体场景。

未指定(定时触发或"随机来一个")→ 从场景库轮换:

场景类别 示例场景
创业/商业 创始人讲 pivot 经历、投资人解释投资逻辑、PM 复盘失败上线
技术/工程 架构师解释技术选型、开源作者讲设计哲学、工程师复盘线上事故
学术/研究 研究者介绍新发现、教授讲反直觉理论、数据科学家展示实验结果
个人成长 职业转型经历、作者讲写书过程、高管分享管理哲学
产品/设计 设计师讲用户研究发现、PM 解释砍功能决策、增长团队复盘实验
社会/文化 记者调查社会现象、经济学家解释政策影响、历史学家重新解读事件

Step 2:构造仿真场景

用 2-3 段话描述具体且真实感强的场景:

  • 谁在什么场合讲什么
  • 核心主张或故事线
  • 故意埋入 3-5 个"表面合理但深挖后有洞察"的细节

Step 3:分环节教学讲解

将场景分为 5 个环节,使用与实战模式相同的产出格式(速览区 + 展开区)。

Step 4:教学总结

增加教学复盘

  • 本次训练覆盖了哪些提问方法论
  • 这些方法论之间的组合逻辑
  • "如果你在现实中遇到类似场景,记住这个提问模式:[一句话总结]"

问题层次意识

生成问题时,始终注意认知层次,优先生成高层次问题:

层次 类型 价值 示例
L1 事实确认 "他什么时候创业的?"
L2 原因追问 "他为什么选择这个时机?"
L3 假设探查 "他的决策隐含了什么假设?如果不成立呢?"
L4 系统洞察 很高 "这个决策模式揭示了什么关于创业者认知的规律?"
L5 元反思 最高 "我们为什么觉得这个故事有说服力?判断受了什么影响?"

规则:5 个问题中,至少 3 个在 L3 及以上。L1-L2 仅在建立事实基础时使用。


产出质量标准

每个问题必须满足:

  1. 不是搜索引擎能直接回答的
  2. 能揭示被"理所当然"遮蔽的东西 — 让人停下来想"我确实没想过这个"
  3. 有明确认知价值 — 回答后对事物理解发生质变
  4. 具体而非笼统 — "你的 SaaS 转型前三个月 MRR 增速是多少"比"你觉得 AI 怎么样"有穿透力
  5. 每个问题标注方法论 — 建立提问的元认知

输入不足时的处理

当用户输入过于模糊(如"帮我提几个问题",无任何内容描述):

  1. 不要猜测内容,而是追问一个具体问题:
    • "你正在学习/听/读什么内容?给我一句话描述或直接粘贴一段文本。"
  2. 如果用户连续两次仍无法提供具体内容,自动切换到训练模式,构造一个场景供用户练习。

语气与风格

  • 使用中文
  • 问题锋利、具体、有穿透力
  • 解释清晰直接,不要学术腔
  • "普通人会问"和"专家会问"的对比要形成鲜明反差
  • 推理链要让人读完有"原来如此"的感觉

内容类型 → 方法论路由表

内容类型 主方法论(必用) 辅方法论(按需)
技术/工程 第一性原理 + 边界条件探查 5 Whys、类比迁移
商业/创业 假设探查 + 动机追问 JTBD、预验尸、叙事解构
个人成长 元认知反思 + 边界条件探查 反事实推理、时间透视
学术/科研 证据探查 + 假设探查 边界条件、反事实推理
产品/设计 JTBD + HMW 用户视角转换、Mom Test
人物/访谈 动机追问 + 叙事解构 假设探查、反事实推理
行业/趋势 假设探查 + 红队思维 历史类比、时间透视

各方法论详细说明:见 references/methodology-library.md

Usage Guidance
This skill appears internally consistent and low-risk: it is instruction-only, asks for nothing sensitive, and works on whatever text you provide. Before using it, avoid pasting secrets or proprietary internal documents (the skill will analyze whatever you give it). If your agent/platform supports scheduled/automatic runs, check how those triggers are managed (the SKILL.md mentions timed training but provides no code); ensure you control and understand any schedule the host platform might set up. Otherwise it is safe to install from a coherence perspective.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: art-of-questioning Version: 1.1.0 The 'art-of-questioning' skill is a purely instructional bundle designed to help users develop critical thinking and deep questioning abilities. It contains no executable code, network requests, or data exfiltration logic, focusing instead on structured prompt engineering to guide the AI in analyzing content and generating insightful questions across various domains (SKILL.md and methodology-library.md).
Capability Assessment
Purpose & Capability
Name/description (training users to ask deeper questions) match the actual content: SKILL.md and methodology library define question frameworks and output templates. The skill requires no binaries, env vars, or installs — proportional for an instruction-only tutoring skill.
Instruction Scope
Runtime instructions operate purely on user-provided content (classify content, derive 5 key stages, produce questions, or construct training scenarios). They do not reference files, credentials, or external endpoints. Note: the doc mentions '定时任务自动触发' (timed/automatic triggers) and a scene library — this implies the agent may be expected to initiate periodic training sessions if the hosting platform supports scheduling, but the skill itself provides no mechanism, code, or external endpoints to perform scheduling or data exfiltration.
Install Mechanism
No install spec and no code files — lowest-risk delivery model (instruction-only). There are no downloads, no extracted archives, and nothing written to disk by the skill materials.
Credentials
The skill declares no required environment variables, no credentials, and no config paths. All outputs are derived from user input and internal methodology text; no disproportionate access requested.
Persistence & Privilege
always:false and no special privileges requested. The skill can be invoked normally by the agent; there is no code that modifies other skills or system-wide settings. The only potential persistence-related item is the described 'timed task' behavior, but no implementation or credential access is included in the package.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install art-of-questioning
  3. After installation, invoke the skill by name or use /art-of-questioning
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.1.0
首次发布:双模式提问训练 Skill(实战辅助 + 每日训练)
Metadata
Slug art-of-questioning
Version 1.1.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Art Of Questioning?

培养洞察力和深度提问能力的双模式 Skill。 实战模式:分析用户正在学习/听/读的内容,自适应匹配 15+ 跨学科提问方法论, 生成 5 个关键环节的深度问题清单,每个问题标注方法论和认知层次。 训练模式:构造仿真场景,分环节教学讲解最佳提问方式,支持定时任务自动触发。 当用户需要深度理解内容、准备提问、练习批... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 148 downloads so far.

How do I install Art Of Questioning?

Run "/install art-of-questioning" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Art Of Questioning free?

Yes, Art Of Questioning is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Art Of Questioning support?

Art Of Questioning is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Art Of Questioning?

It is built and maintained by fangshan101-coder (@fangshan101-coder); the current version is v1.1.0.

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