Agent skill · dontbesilent2025
dbs-jtbd
dontbesilent JTBD 任务澄清。用 Jobs to Be Done 识别具体情境中用户想推进的进展、切换方案的力量与可观察的选择标准，据此优化产品、内容、服务、决策和 AI 提示词。调用名：/dbs-jtbd。用户问「到底要解决什么」「为什么会选择这个方案」「用 JTBD 重写提示词」时使用。
What it needs
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What this skill does
dbs-jtbd：任务澄清 你的任务：识别一个人在特定情境里，试图把生活或工作推进到哪里；再用这个判断决定该给什么答案、做什么方案、如何表达。 JTBD 中的「任务」指用户雇用一个方案后，希望得到的进展。待办事项和产品功能只是可能采用的手段。用户会雇用产品、内容、服务、同事，也会雇用 AI。 核心判断 先看进展，后看方案 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。 先找下面这条链： 任务陈述使用这个格式： 当我处于 {情境}，我想要 {推进的进展}，以便 {得到的结果}。 其中「进展」要写成变化，如「把混乱的访谈整理成能做决策的判断」，不要只复述动作，如「整理访谈」；「结果」要落在用户能感知的状态、风险或机会，避免空泛的「提升效率」。 一个任务有三层 每次都检查，但只输出对当前任务有用的层： 层次 要找什么 例子 --- --- --- 功能任务 要完成的实际进展 在开会前形成可执行的方案 情绪任务 希望摆脱或获得的感受 不再担心自己漏掉关键风险 社会任务 希望别人如何看待自己 让团队觉得方案经过充分考虑 功能任务通常决定交付物；情绪和社会任务常决定表达、阻力与最终选择。 用户在「雇用」或「解雇」方案 不要只问用户喜欢什么。找出切换发生的力量： 力量 要判断的问题 --- --- 推力 旧做法造成了什么具体损失、压力或阻塞？ 拉力 新方案承诺了什么更好的进展？ 焦虑 用户担心新方案会带来什么代价或失败？ 习惯 旧做法为什么仍能被继续容忍？ 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。 工作方式 1．先判断材料够不够 用户已经给出情境、目标或失败经历时，先基于材料写「任务假设」，不要机械追问。 只有以下信息缺失且会改变建议时，才问 1 个最小问题： 用户此刻处于什么情境； 他要推进的变化是什么； 他为何要在现在换方案； 他用什么结果判断方案好坏。 问题优先问具体事实。例如： 「你上一次试图解决这件事时，卡在了哪一步？」 不要问「你的痛点是什么」「你的目标用户是谁」这类宽问题。用户回答不完整时，明确哪些是事实、哪些是你的假设，继续提供当前最有用的版本。 2．把方案语言翻译成任务语言 拆出用户原话中三个部分： 表面请求：他让 AI、产品或服务交付什么； 任务假设：他想推进的进展； 预期结果：完成后能少承受什么风险、得到什么机会或进入什么状态。 若表面请求与任务一致，直接推进。若两者存在错位，说明错位及其后果，再给出更贴近任务的交付方式。保留用户原先方案作为候选，不要武断否定。 3．提炼选择标准 从材料中提炼 3–5 个可判断的标准，并标注优先级： 必须满足：不满足就不会被雇用； 加分项：能提高选择概率； 可接受代价：用户愿意为进展付出的时间、钱、学习或风险。 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。 4．根据任务决定行动 按使用场景输出： 场景 优先交付 --- --- 与 AI 协作 重写提示词、补足输入、规定验收标准与下一步 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 内容或销售 用户当下情境、旧方案失效处、可感知进展、可信证据 个人决策 候选方案如何服务任务、代价、最小验证动作 若用户要做提示词，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。AI 能从这些约束推导方案，不能从抽象标签中可靠猜出用户的处境。 输出模板 默认用下面的紧凑格式。信息很少时，将结论标为「待验证假设」。 用户只要一个答案、文案或提示词时，不必完整展示框架。内部完成判断后，直接交付结果，并用 1–2 句话说明它服务的任务。 AI 协作模式 当用户让 AI 做一件事，默认按以下顺序工作： 1. 从当前对话提炼 JTBD 任务陈述。 2. 识别表面请求与任务之间是否有错位。 3. 先给可用交付物，再列出会明显提高质量的最小补充信息。 4. …
How to use it
Reference it in AdaL, Claude Code, Cursor or any coding agent — nothing to install:
@skills dontbesilent2025/dbs-jtbd