1仕組みと動作原理
純粋なプロンプトオーケストレーションであり、スクリプトや外部依存関係は不要：すべての機能は SKILL.md 内の判断フレームワーク、質問の規律、出力テンプレートに基づきます
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本 Skill 从 Jobs to Be Done 视角理解用户要完成的事，用于产品、内容、决策或 AI 协作中的任务澄清。
ディレクトリ内には SKILL.md と agents/openai.yaml（UIメタデータ）のみが存在し、scripts/references/data は含まれません。
コアメカニズムは「進捗を先に見極め、ソリューションは後回し」：ユーザーが提示した成果物（記事執筆、講座作成、Agent開発など）を候補手段へと降格させ、前進させたい本来の進捗を逆引きします
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用户说「帮我写一篇文章」「我需要一个课程」「给我做一个 Agent」时，先不要把这句话直接当成需求结论。它通常只说明了用户想到的方案。
5段階のチェーン（文脈 → 停滞している進捗 → 期待する結果 → 現在のソリューション → 選択基準）が連動しています。
ジョブステートメントは穴埋め可能な構文テンプレートに強制され、「進捗は変化として記述し、結果は知覚可能な状態に落とし込む」ことを要求することで、曖昧な形容詞の出力を排除します
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当我处于 `{情境}`，我想要 `{推进的进展}`，以便 `{得到的结果}`。
同セクションには2つのアンチパターンも規定されています：アクションの単なる言い換え（例：「インタビューの整理」）を避け、抽象的な「効率向上」を排除します。
JTBD の3層ジョブと「採用／解雇の4つの力」（推進力／牽引力／不安／習慣）を固定チェックリストとし、単にセールスポイントを強調するのではなく、4つの力すべてに対処する提案を求めます
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一个方案被采用，通常需要推力和拉力强过焦虑与习惯。输出建议时要处理这四种力量，不能只放大卖点。
3層ジョブ表では特に次の点を強調しています：機能的ジョブが成果物を決定し、感情的・社会的ジョブが表現、抵抗感、そして最終的な選択を決定することが多い点です。
「最小限の質問」の規律：既存の素材に基づいてまずジョブ仮説を立て、情報不足によって提案内容が変わる場合に限り、具体的な事実に基づく質問を1つだけ行い、広範な質問を禁止します
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只有以下信息缺失且会改变建议时，才问 1 个最小问题：
テキスト内の好例は「前回これを解決しようとした際、どのステップでつまずきましたか？」であり、悪例は「あなたのペインは何ですか」「ターゲットユーザーは誰ですか」です。
選択基準には「観察可能、判断可能、優先順位付き」を要求：必須条件／加点要素／許容可能なトレードオフの3分類とし、「シンプルで使いやすい」といった表現を検証可能な記述へ還元することを義務付けます
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标准要可观察。把「简单好用」还原为「第一次使用 10 分钟内能否得到可修改的结果」这类表述。
これが一般的な「ペルソナ」論調と本スキルとの決定的な差別化ポイントです。
ユースケースに応じた出力ルーティング：AI協働→プロンプトの書き直し、プロダクト／サービス→ジョブ定義と切り替え不安の軽減、コンテンツ販売→文脈と信頼できるエビデンス、個人の意思決定→最小検証アクション
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| 产品或服务 | 任务定义、雇用时刻、需求优先级、降低切换焦虑的设计 |
また、ユーザーが単一の回答／コピー／プロンプトのみを求める場合は、フレームワーク全体を表示せず、内部判断を完結させたうえで直接成果物を納品するよう規定しています。
AI協働に特化したプロンプト骨子を内蔵し、ジョブステートメントを冒頭に配置した上で、文脈／素材／制約／成果物／検収基準を補完し、モデルが制約からソリューションを導出できるようにします
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把任务陈述放在提示词开头，并补上情境、已有材料、边界、交付物和验收标准。
骨子テンプレートの末尾には、「ジョブと私の提案にズレがある場合は、まずそのズレを指摘してください」という自己修正条項が組み込まれています。
2コア機能
01ジョブ明確化：「Xが欲しい」を「…の時、…を進捗させたい、それによって…」というジョブステートメントへ変換
02表層リクエスト vs ジョブのズレの特定（ユーザーの当初のソリューションを候補として保持し、独断で否定しない）
033層ジョブの検証（機能的／感情的／社会的）および現在のタスクに有用な層のみの出力
04切り替えの力学診断（推進力／牽引力／不安／習慣）
05観察可能な選択基準の抽出と優先順位付け
06ユースケースに応じたアクション提案の生成（AI協働／プロダクト・サービス／コンテンツ販売／個人の意思決定の4分類）
07JTBD プロンプト骨子の生成（ジョブステートメントをプロンプト冒頭に記述）
08エビデンス規律と反ペルソナ主義：人口統計属性／業界タグ／プロダクト名をジョブのエビデンスと見なすことを禁じ、インタビューや行動データの捏造を排除
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ありません
監査ノート： 判定対象は本スキル自身のディレクトリです。ディレクトリ内には SKILL.md と1つのUIメタデータ yaml のみが存在し、スクリプト、ネットワークエンドポイント、認証情報の読み込み、ディスク書き込みは一切なく、純粋な命令型に分類されます。主な留意点はコードセキュリティではなく「フレームワーク誘導」です。JTBDの3層ジョブや4つの力マトリクスを機械的に適用すると、ユーザーの元の課題よりも過度に壮大なジョブ定義を生成してしまうリスクがありますが、本スキルは「フレームワークに当てはめるためだけの連続質問の禁止」や「エビデンス不足時の強引な記述の禁止」といった制約によってこれを抑止しています。
5二重目の独立検証
- [ok] 外部资源/工具：是否存在 SKILL.md 未声明的依赖 — 目录内仅 SKILL.md 与 agents/openai.yaml；token 扫描无 URL/CLI/API/包名命中，external_deps 为空数组成立。agents/openai.yaml 只含 display_name/short_description/default_prompt 三个界面字段，非运行依赖。
- [ok] 安全结论：是否真的零文件读写 — 全文无读取或写入指令——不要求读用户文件、不要求落盘产物（唯一「输出」是对话中的 markdown 模板）。相比同批 dbs-save/dbs-report/dbs-knowledge 有明确落盘动作，本 skill 属同批风险最低档。
- [ok] 实现原理是否成立：宣称的「切换力量」与「可观察标准」是否真有可执行定义 — 四力表给出每力的具体提问句（如「旧做法造成了什么具体损失、压力或阻塞？」），选择标准要求三分类并标优先级、给出「简单好用→第一次使用 10 分钟内能否得到可修改的结果」的还原示例。非口号式条目。
- [unlocatable] 证据定位：star/last_push 等仓库级元数据 — stars 与 last_push 来自站点池 data/pool.json 的 GitHub API 采集值，pin 源码内无此数据，无法在仓库文件内逐字命中；license 可在仓库根 LICENSE 逐字命中。
6結論
最適な用途： 作業着手前に要件を整合させるシナリオに最適：プロダクトやサービスの定義、コンテンツの企画立案、個人の意思決定の整理、または自作のAIプロンプトの検証——特に「ユーザーが口にするソリューションが真のニーズとは限らない」という典型的なズレを解消するのに適しています。また、コンテンツ制作者やコンサルタントが、4つの力マトリクスや3層ジョブをインタビューのスクリプトや質問骨子として直接再利用するのにも適しています。
不向きな用途： 仕様が既に明確で実行のみが求められるシナリオ（この段階での深掘りはコスト増加を招くため）；外部データや実証を伴うビジネス判断（検索やファクトチェックは行いません）；ファイル形式での成果物保存が必要なワークフロー（本スキルはファイルを一切生成せず、アーカイブ、レポート、計画文書の作成には対応していないため、dbs-save / dbs-report / dbs-learning などの利用を推奨します）。
Install Agent-Ready
① Verified Mirror 2026-09-15
Option A · Direct DownloadDownload dbs-jtbd.tar.gz
sha256:
Option B · Copy Guide for Agent236334174ad98f29…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.