📦 对话专注
v1.0.0对话焦点管理 + 需求澄清引导。每次对话开始时自动分析用户意图，确保需求清晰、限制明确，避免模型分散注意力。自动对接到 self-improving 进行持续优化。
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技能文档
Conversation Focus（对话焦点管理）
核心功能 每次对话伊始，秒级完成“需求澄清三问”：
- 用户要什么？——锁定任务目标
- 有什么限制？——时间、格式、预算、偏好
- 成功标准？——交付物与验收方式
使用场景
- 需求模糊
- 多步骤/长周期任务
- 需确认预算、时间、格式等硬约束
- 对话跑题
工作流程 步骤1 快速检测（自动） 侦测“模糊信号”：
- “帮我弄一下”“搞个东西”类描述
- 单消息≥3任务
- 缺预算/截止/格式
步骤2 澄清引导（触发） 发现模糊即弹出： 📋 需求确认 为精准理解，请确认： 🎯 目标：想完成什么？ 📐 标准：交付物长啥样？ ⏰ 限制：预算/时间/格式？ （已清楚可直接跳过）
步骤3 生成聚焦提示词 整合为干净上下文：
当前任务
[清晰描述]约束条件
- 预算：[确认值]
- 截止：[确认值]
- 格式：[确认值]
成功标准
[可验收交付物描述]与其他组件集成
- self-improving：澄清后把原始需求模糊度写入 corrections.md
- thought-retriever：触发5步循环，提炼“引导模糊需求”最佳实践
- prompt-optimizer-chinese：可二次精炼
自动触发条件 满足任一即启用：
- 用户消息＜20字且无具体名词/动词
- 含“随便”“弄一下”“搞个”等模糊词
- 单消息＞3个不同任务
注意事项
- 必要才触发，防打扰
- 口语、简洁
- 用户已说清楚直接执行
自我优化接口
# 每次澄清后自动调用
def log_clarity_feedback(original_query, clarity_issues, resolution):
"""记录到 self-improving/corrections.md"""
pass
版本历史 v1.0.0 (2026-05-02)：初版，基于赵匡实际场景创建