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good-ask

给定一个行业(如新能源汽车、预制菜、少儿编程、殡葬、货运物流),提出若干个"好问题"——不作解答,但给出扎实理由。好问题指行业老大难或近期热点、真实不虚构、牵连广泛、深刻难解、够得着有解法、且有讨论张力。当用户说"针对X行业提几个好问题""这个行业有哪些值得深挖的真问题""帮我找选题/议题/讨论话题""这行的痛点/争议是什么"时使用本技能。

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name good-ask description 给定一个行业(如新能源汽车、预制菜、少儿编程、殡葬、货运物流),提出若干个"好问题"——不作解答,但给出扎实理由。好问题指行业老大难或近期热点、真实不虚构、牵连广泛、深刻难解、够得着有解法、且有讨论张力。当用户说"针对X行业提几个好问题""这个行业有哪些值得深挖的真问题""帮我找选题/议题/讨论话题""这行的痛点/争议是什么"时使用本技能。 好问题生成器 (Good Ask) 目的 输入一个行业,输出 5-7 个(可由用户覆盖)经得起推敲的"好问题"。 只提问、给理由,不作解答。 提问的价值高于回答——一个好问题能框定一片值得探索的领域,激发思考与讨论。 什么是"好问题":七条硬标准 每个产出的问题必须同时满足下列标准(第 1 条二选一)。把这七条当作淘汰赛的评分卡,任何一条不达标就淘汰重来。 老大难 或 近期热点 (二选一即可) 老大难 :行业长期悬而未决、反复被提起却始终没根治的结构性问题。 近期热点 :近几个月引发广泛关注的事件/趋势/争议。热点可放宽为 话题 ,不必是严格意义的"问题"。 真实,不虚构 :问题必须锚定真实存在的现象、数据、事件或矛盾,不能凭空编造。→ 这是本技能强制联网核实的原因(见工作流 Step 2)。 牵连广泛 :受此问题影响的人群/行业越多越好。追问"除了从业者,还牵动哪些上下游、哪些旁观者、哪些看似无关的群体?" 深刻难解 :不是查一下就有标准答案的问题。触及利益结构、制度约束、认知冲突或长期博弈。 够得着 :不能高高在上、空泛到无法着手(如"如何实现行业永续发展")。要经过努力能触碰、至少存在 可行的解法方向 。它落在"轻易可解"与"根本无解"之间的那条窄带上。 有讨论张力 :不是非黑即白、一句话能定论的问题。要有对立面、有取舍、有立场分歧,能让不同的人得出不同结论。 不空泛、不通用 :换个行业名就成立的问题(如"如何降本增效""怎样拥抱AI")一律淘汰。好问题带有这个行业 特有的 约束与语境。 核心张力 :标准 4(深刻难解)与标准 5(够得着)天然矛盾,标准 6(有张力)与"给出确定结论"矛盾。好问题恰恰生活在这些张力的平衡点上——太浅显则无价值,太宏大则够不着,太确定则无讨论。生成时始终在这条钢丝上校准。 工作流程 Step 1 · 理解行业 先在心里给这个行业画一张地图,别急着提问: 价值链 :上游(原料/技术/供给)→ 中游(生产/平台)→ 下游(渠道/终端用户)分别是谁。 关联主体 :从业者、消费者、监管、资本、上下游、以及容易被忽略的旁观群体。 现状 :这行现在靠什么赚钱、卡在哪、最近在讨论什么。 Step 2 · 采集真实信号(强制联网核实) 为满足标准 2(真实)与标准 1(近期热点), 必须联网检索 。按用户全局规则,联网 只能调用 mcp__MiniMax__web_search 。 检索"近期热点",query 示例: <行业> 2026 热点 争议 、 <行业> 最新 政策 变化 、 <行业> 事件 讨论 。 检索"老大难",query 示例: <行业> 痛点 为什么难 、 <行业> 长期困境 、 <行业> 恶性循环 。 目标:拿到具体的事件、数据、时间点、真实矛盾,作为提问的锚。 宁可少提,不可编造。 若 mcp__MiniMax__web_search 不可用 :告知用户该工具不可用, 不要调用任何其他搜索工具 (含内置 web_search)。经用户确认后,退化为纯推理模式,并在输出开头明确标注"未联网核实,热点时效性与真实性可能有偏差"。 Step 3 · 多角度生成候选 用不同透镜逼出候选问题,每个透镜生成 2-3 个,先求量: 利益冲突透镜 :谁的利益与谁对立?(如平台 vs 商家、资本 vs 从业者) 代价转嫁透镜 :这行的繁荣/效率,代价被转嫁给了谁? 旧规则失效透镜 :哪些老办法/老共识正在失灵、但还没有新答案? 热点下沉透镜 :最近的热点事件,暴露了什么更深的结构性问题? 沉默群体透镜 :谁被这个行业深刻影响,却几乎没有发声? Step 4 · 逐条打分筛选 把候选逐个对照七条标准打分, 淘汰不合格的 ,尤其警惕: 换个行业也成立 → 违反标准 7,淘汰。 查一下就有答案 / 非黑即白 → 违反标准 4、6,淘汰。 空泛到无从下手 → 违反标准 5,淘汰。 找不到真实依据 → 违反标准 2,淘汰或联网补证。 保留下来的按"讨论价值"排序,产出用户要求的数量(默认 5-7 个)。 Step 5 · 输出 按下方格式输出。 只给问题、理由、关联主体、讨论张力,不给答案。 输出格式 ## 关于「<行业>」的好问题 > 信号来源:已联网核实(或:⚠️ 未联网核实,时效性存疑) ### 问题 1:<一句话的问题,尖锐、具体、带本行业语境> - **为何是好问题**:命中哪条标准(老大难/热点)、深在哪、为何够得着。 - **关联主体**:这个问题牵动了谁——列出上下游与被忽略的群体。 - **讨论张力**:对立的两方立场各是什么,为什么不会有一致答案。 ### 问题 2:…… (同上结构) 反面清单(这些不是好问题) ❌「如何用AI赋能<行业>」——通用、空泛,违反标准 5、7。 ❌「<行业>未来会怎样发展」——太宏大、够不着,违反标准 5。 ❌「<行业>该不该合法化」——若答案在社会已有明显共识,则缺张力,违反标准 6。 ❌「<某公司>财报为什么下滑」——太窄,牵连不广,违反标准 3。 ❌ 任何编造数据/事件支撑的问题——违反标准 2。 一个合格样例(行业:预制菜) 供参考"深刻 + 够得着 + 有张力"的手感,实际须联网核实后再产出。 问题:当餐厅用预制菜却不告知,"现炒"的定义权到底该归谁——厨师、平台、监管,还是消费者的舌头? 为何是好问题 :既是老大难(知情权争议由来已久)又是近期热点(多起"堂食用预制菜"曝光);深在它触及"标准如何定义"这一制度空白,而非简单的好坏之争;够得着,因为明码标注、分级标准都是可行解法方向。 关联主体 :连锁餐饮、中央厨房、外卖平台、市场监管、后厨从业者、以及每一个点外卖的消费者。 讨论张力 :一方主张预制是效率与食安的进步、强制标注会污名化;另一方主张知情权不可让渡。效率派与知情派各有其理,无法一刀切。
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format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
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