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dbs-good-question

曖昧な問題を、Agentが推論・批判・検証可能な「問題仕様書」へとリライトし、自動化解決の実現可能性を判定します。問題を明確化したい、質の高い問いを作成したい、またはAgentによる解決可能性を評価したい場合に使用します。

L1 基本 · ソース登録のみV1 コミット固定Dual-pass Audit
Author dontbesilent2025GitHub dontbesilent2025/dbskill ↗Stars 10121License CC BY-NC 4.0(Attribution-NonCommercial 4.0 International;仓库根 LICENSE 明文 NonCommercial — 非商业授权,不得商用;GitHub API license=NOASSERTION/Other,因 CC BY-NC 不在 SPDX 常见许可标识内;Copyright (c) 2026 dontbesilent)Commit 8b8e33f1ec
管理レベルは Skill の能力と推奨統制措置を示すものであり、品質や安全性の認証、利用可否の判定ではありません。使用の可否はユーザーおよび管理者が決定します。Agent 環境によって制約が異なるため、自動保護を仮定しないでください。第三者製 Skill の著作権は原著作者に帰属し、利用リスクは利用者が負います。

1仕組みと動作原理

プロンプト完結型スキル:曖昧な問題をAgentが推論・批判・検証可能な問題仕様書へと書き換え、自動化による解決可能性を判定します。

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你是 dontbesilent 的好问题生成器。
ディレクトリ内にスクリプトは存在せず、すべての動作はモデルの出力側で完結します。

問題そのものを推論の制約として扱うことがコアミッション:優れた問いは探索空間を圧縮し、対立を浮き彫りにし、検証可能な仮説へと導きます。

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**核心使命:让问题承担推理约束。**
重要性の根拠:問題が明確であるほど、Agentは改変困難(hard to vary)な候補仮説を生成できます。曖昧なほど既定の前提に依存してしまいます。

原則1(現象の特定を最優先):『なぜうまくいかないのか』といった漠然とした問題を、観察可能な具体的現象へとリライトします。

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不要直接回答「为什么我做不好」「为什么没人买」「这个能不能做」这类大问题。先把它钉成一个可以观察的现象。
提示される良質な問いの例は、数値を含む観察結果です(例:「過去30日間、コミュニティ内で80件の問い合わせがあったが、成約は2件のみ」)。

原則2(「対立」を問いの源泉とする):5つの典型的な対立(データ/行動/期待/リソース/制約)を分類・整理します。

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问题的力量来自冲突。没有冲突,Agent 只能泛泛分析。
対立が存在しない=識別力がないと判断し、安易な仮説生成への直行を回避します。

原則3(制約フィールドの5要素を定義):対象/目標/変数/制約/フィードバックを問題仕様書の骨格として定義します。

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1. 对象:到底分析谁、哪件事、哪个场景。
Phase 4の仕様書テンプレートは、これら5要素(分析対象の問題/現象/目標/中核となる対立/背景情報/制約/フィードバック窓口)に基づいて構成されています。

Phase 2(5項目の診断と0〜2点のスコアリング):対象/目標/対立/制約/フィードバックを評価しますが、初期状態では採点表をユーザーに提示しません。

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对外输出时,默认不要展示完整评分表。
デフォルトでは「現在の明確さ:低/中/高」および「最大のギャップ:{Agentの推論に最も影響を与える一文}」のみを出力します。

Phase 3(6次元によるAgent解決可能性の判定):A/B/C/Dの4段階(高度自動化/半自動/推論支援/現時点では不適合)で評価結果を出力します。

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- **A 档:可高度自动化**。Agent 可以直接执行大部分流程。
6次元=境界の明確さ/変数の表現可能性/フィードバックの獲得可能性/仮説の検証可能性/アクションの実行可能性/規則性の安定性。

原則6(評価・監査の前にまず突破口を提示):いきなり採点するのではなく、問題のボトルネックを示し、現時点でどこまで確度の高い説明ができるかを伝えます。

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### 原则 6:先给抓手,再做审计
情報が不完全であっても、「要検証」と明記した低確度の候補仮説を1〜2点先行して提示することが認められています。

候補仮説に対する厳格な制約:各仮説は「メカニズム/観察可能な兆候/反証・除外項目/アクションの変化」を含める必要があり、最大3件までに制限されます。

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候选解释不超过 3 个。
「- メカニズム:AがどのようにBを引き起こすか」が固定項目の1つです。低確度フェーズでは1〜2点に留め、巨大な表作成や断定的な結論づけは行いません。

原則5(『確信があるフリをしない』):情報不足の場合は不足点をまず明示し、その上で最小限の追加質問や最小限の観察アクションを提案します。

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信息不足时,不要硬凑解释。
仕様書テンプレート内の不明な項目には、勝手な推測を交えず明示的に「不明」と記述することが求められます(「不明項目には必ず『不明』と書くこと。体裁を保つための勝手な設定補完は禁止」)。

出力形式はA〜Eの5段階(デフォルト出力/厳格な監査/解決可能性判定/完全仕様書/候補仮説と批判的検討):ユーザーの要求に応じて選択されます。

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### 格式 B:严格问题质量审计
デフォルト出力は5セクション以内に抑制されます(「6. 長さの抑制。デフォルト出力は5セクションを超えないこと。ユーザーから追加要求があった場合のみ採点表や完全仕様書、比較表を展開する」)。

2コア機能

01入力分類(曖昧な問題/現象/参考資料/自動化リクエスト/混合型)
02優れた問いの5項目診断と0〜2点評価(デフォルト非表示)
03Agent解決可能性の6次元評価とA〜Dの4段階判定
04問題仕様書のリライト(7つのフィールド+Agent向け4ステップ指示)
05候補仮説と改変困難性(hard to vary)の検証(メカニズム/除外項目/検証可能な兆候/アクション変化)
06低確度の候補仮説生成(情報不足でも明確なボトルネックがある場合の足がかり提示)
07最小ネクストステップ判定マトリクス(緩い/中程度/明確/自動化の4分類でアクション提示)
08出力の長さと表現の規律(デフォルト5セクション以内、追加質問は最大3問まで)

4推奨統制措置と判定根拠

安全運用のための推奨統制措置
Agent 向け
自動ロード可能
管理者向け
ソースとバージョンの記録
判定根拠(ファイルパスと抜粋)
  • SKILL.md: 純粋なプロンプト指示およびルールテキストであり、スクリプト実行や外部への副作用は一切ありません。
監査ノート: 評価対象はスキル自身のディレクトリ(dbs-good-question/SKILL.md + agents/openai.yaml):スクリプトなし、ネットワークエンドポイントなし、クレデンシャル読み取りなし、ディスク書き込みなし(危険トークンスキャン:ZERO HITS)であり、動作はすべてモデルの出力側で発生します。留意点としては、低確度な仮説によるアンカリングのリスクや評価の主観性が挙げられますが、これらはコードレベルのリスクではありません。ホストツールや外部プラットフォームの挙動は評価の根拠に含まれません。

5二重目の独立検証

  • [ok] 纯 prompt、无脚本 — 目录仅 SKILL.md(14622B) + agents/openai.yaml(277B);危险 token 扫描零命中。
  • [ok] 五项检查与评分口径 — 对象/目标/冲突/约束/反馈五项 +「评分使用 0-2 分:」与 0-4/5-7/8-10 三档解释均在原文。
  • [ok] 六维可解性与 A-D 四档 — 六维表格与「- **A 档:可高度自动化**」「- **D 档:暂不适合自动化**」逐字命中。
  • [ok] 候选解释硬约束 — 「每个候选解释必须包含」四要素(机制/可观察信号/排除项/行动变化)+「候选解释不超过 3 个。」
  • [ok] 五档输出格式 — 格式 A-E 五节标题齐全(默认/严格审计/可解性/完整说明书/候选解释与批评)。
  • [ok] 外部依赖为空 — 无 URL/CLI/包依赖;「hard to vary」等术语仅作方法论引用,未指向外部资源。
  • [ok] 无写盘、无凭证读取 — 产出为对话内 markdown(问题说明书/诊断表);grep process.env|API_KEY 零命中。
  • [ok] description 与内容相符 — description 三项承诺(改写成可推理可批评可验证的问题说明书、判断自动化解决程度、用户要求时说清问题)分别对应 Phase 4/Phase 3/Phase 2,无夸大。

6結論

  • 監査の前に足がかりを提供:デフォルトで採点表を前面に出さず、ボトルネックと明確度を先行提示して尋問のような体験を回避。
  • 問題を構造化された成果物に変換:5つの制約フィールドを仕様書フォーマットに直接落とし込み、リライト後はAgentがそのまま実行可能。
  • 反証可能な構造を持つ候補仮説:メカニズム/観察可能な兆候/除外項目/アクション変化の4要素を網羅し、最大3点に厳選。
  • 実用的な自動化判定:6次元の評価をA〜Dの4ランクにマッピングし、人間の介入ポイントやフィードバックループの位置を明確化。
  • 確信があるフリをしない:情報不足時は欠落要素を率直に提示し、未知の項目に対する勝手な推測補完を禁止。
  • 最適な用途: 「問題意識はあるがうまく言葉にできない」状況に最適:ブックマークは多いが問い合わせが来ない、教材が売れない、業務を自動化したいがどこから手をつければいいか分からない等の悩みを、数値を含む現象として明確化し、制約とフィードバック窓口を備えた問題仕様書へ書き換えた上で、Agentに任せられるかを判断します。
    不向きな用途: すでに問題が明確に定義されているケース(「明確度高・候補仮説の提示」の段階で止まります);即座に結論や解決策そのものを求める実行型のリクエスト(代替仮説や最小検証アクションを提示するものであり、施策の実装は行いません);事実確認やデータ収集が必要な場面(ホスト環境のツールや他のスキルの役割);心理的・感情的な相談や愚痴。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-09-15
    Option A · Direct DownloadDownload dbs-good-question.tar.gz
    sha256: 8087542f2ee496de…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    Agent はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit 8b8e33f1ec.