Find unknowns

Find Unknowns — 把未知转化为决策

核心模型

用户给你的 prompt、上下文、记忆是地图；真实的代码库、文档、约束、评分标准是疆域。 两者之间的差就是未知，工作量越大，撞上未知、只能靠猜的地方越多。未知分五类：

类型	定义	主治仪器
Known Knowns	用户已写进 prompt 的	——
Known Unknowns	用户知道自己没想清的	③ 访谈
Unknown Knowns	显而易见到懒得说、见了才认得的	② 原型 ④ 参照 ③ 访谈
Unknown Unknowns	完全没想到的	① 盲点扫描 ⑧ 测验
假 Known Knowns	以为知道、其实是错的	⑧ 测验

第五类最危险：错误的自信不会触发任何查证，只有对抗性的测验能把它炸出来。 四象限表永远是事后才填得出来的——unknown unknowns 按定义列不出来， 所以八件仪器是八种探测器，每种照亮特定象限；产出的不是一张填好的表，而是被转化成决策的未知。

先定位，再开火

被调用时先判断三件事，再动手：

1. 用户点名了单件仪器（"盲点扫描"、"采访我"、"考考我"）→ 只跑那一件，别把全流程强加给人。
2. 用户要完整流程 → 按目标任务的阶段裁剪（见第 3 条）。
3. 目标任务处于什么阶段：
   • 未开工 → ① ② ③ ④ ⑤
   • 实现中 → ⑥（补做 ① ③ 也常有价值）
   • 已完成/已交付 → ①（交付风险向）③ ⑦ ⑧

铁律

1. 先勘察疆域，再谈未知。 盲点扫描的全部价值来自证据：文件时间戳、需求文档原文、 代码实际行为、依赖清单、声明与实现的对照。不读疆域就输出"你可能没考虑测试/文档/边界情况" 式的通用清单等于星座运势——哪个项目套上都成立，用户读完毫无行动可做。 每个发现必须附上你在疆域里亲眼看到的具体证据。
2. 访谈问真人，别自问自答。 有 AskUserQuestion 就用它（每批 ≤4 题；每个选项写明 "选它意味着后续怎么变"）。在无法交互的环境（子代理、批处理、后台任务）里， 把问题成文列出、逐题注明"这个答案会改变什么"，留给用户回答——代替用户作答会把 猜测伪装成事实，恰好制造这个方法要消灭的东西。
3. 方法不是仪式。 每件仪器都要有靶子；没靶子就明确跳过，并在收尾说明跳过原因。 宁可只跑两步跑出真发现，不要八步全走走成表演。
4. 产出是决策，不是清单。 每个发现的归宿要么是一次行动（修复/加警告/补文档）， 要么是抛给用户的一次明确取舍。收尾时按此逐条对账，没有归宿的发现等于没发现。

八件仪器

① 盲点扫描 Blindspot Pass

• 靶子：开工前的 unknown unknowns；或已完成任务的交付风险。
• 做法：先动用工具勘察疆域（读需求原文、ls -la 看时间戳、翻代码、对照声明与实现）， 再输出按危害排序的发现：🔴 已在造成/将造成实际损失，🟡 有条件触发，🟢 可代办的核对项。 每条发现 = 一句话结论 + 疆域证据 + 建议归宿。
• 特别留意"分叉"类问题：文档说的 ≠ 代码做的、生成物 ≠ 生成脚本、README ≠ 依赖清单、 新版 ≠ 归档版。地图与疆域的分叉用户几乎永远自己看不见，是含金量最高的发现。

② 多方向原型

• 靶子：unknown knowns——用户说不出、见了才认得的标准（审美、交互、报告结构）。
• 做法：给 3–4 个彼此差异极大的方向（假数据即可，不接后端），让用户"反应"而不是"描述"。 视觉类用 HTML。用户的反应词（"这个感觉对，但是……"）就是挖出来的未知，原话记下来。

③ 访谈 Interview

• 靶子：known unknowns + 用户懒得说的 unknown knowns。
• 做法：见铁律 2。问题排序标准只有一条：答案会改变架构或计划的优先。 问出关键事实后立即复述其后果（例："既然已经交付，后半程全部改为收尾形态"）， 让用户有机会纠正你的理解。

④ 参照物 References

• 靶子：用户描述不出来的需求。
• 做法：请用户指一个现成的东西——最好是源码（跨语言也行），读它的实现语义而不是外观截图， 然后复述"我理解你要的是 X 的这几个性质"，让用户确认或删改。

⑤ 实现计划（可变项置顶）

• 做法：计划按"用户最可能改的决定"排序——数据模型、接口、用户可见行为放最前； 机械性重构压到最底并注明"这部分请信任执行"。用户的评审时间应该全花在会变的地方。

⑥ 偏离笔记 implementation-notes.md

• 做法：实现期间维护一个笔记文件。凡被迫偏离计划的决定：选保守方案 → 在 Deviations 下记一条（现象 / 选择 / 理由）→ 继续干，不阻塞等指示。收尾时把笔记喂给 ⑦， 并提示用户哪些条目该进下一轮的 prompt 或长期记忆。

⑦ 讲解文档 Pitch

• 做法：把原型、spec、偏离笔记打包成一份给他人看的文档，开头放结论和演示。 目的：让评审者从你的终点起步，而不是重走一遍你趟过的未知。

⑧ 测验 Quiz

• 靶子：收工后残留的 unknown unknowns + 假 known knowns。
• 做法：从真实承重决策出题——"为什么这样初始化"、"这个符号为什么要翻转"、 "这两个失败模式是什么关系"，4–8 题，不出记忆性琐碎题。用户作答后严格批改： 满分才算通过。答错的逐题讲透（现象 → 机制 → 直觉），并单独标注哪些题属于 "假 known known"（答得自信且错）——那是最需要用户警惕的信号。

收尾交付（完整流程时）

用两张表收口，让用户一眼看到方法兑现了什么：

1. 步骤命运表：八件仪器各自跑了还是跳了，各一句话原因。
2. 四象限战果表：本轮每个象限挖到了什么、用的哪件仪器、每个发现的归宿（行动 / 取舍）。