Google 工程总监的 idea-refine：拆解 Addy Osmani 的创意精炼术

研究 Google 里靠谱的人怎么思考

程序员李白最近试了 Addy Osmani 开源的 idea-refine skill——Addy 是 Google Chrome 团队的工程总监。研究这种人写的 SKILL，本质上就是在研究 Google 里一个靠谱的人是怎么思考问题的。

这个 Skill 专门解决一个问题：想法很模糊，但硬着头皮就开干，最后发现方向错了。大多数人用 AI 的方式是随手丢一个指令过去让 AI 执行，AI 经常跑偏——其实原因在于给的信号本身就不够清晰。idea-refine 不是这个路数：它更像一个思考伙伴，不直接给答案，而是拽着你走完三个阶段。

三阶段：从模糊想法到可执行方案

阶段 1 发散思维：先把模糊的想法问几遍，用不同角度找出变体
阶段 2 设计评估与整合：把发散出来的想法分类、压力测试
阶段 3 改进与交付：输出一份 Markdown 方案

心法一：阶段拆分，管理 AI 的执行路径

AI 的输入和输出处理能力有限，且擅长在特定阶段做特定的事。让它一次性处理 10 个不同性质的任务，大概率在某些地方掉链子；拆细之后每步只做一件事，表现会稳定得多。写 SKILL 时问自己：这个任务能拆成几个阶段？每个阶段的输入输出是什么？阶段之间的先后顺序能不能定？

心法二：主动追问，而不是被动回答

大多数人的模式是「我提问，AI 回答」——提问的质量决定了回答的质量。idea-refine 的做法是不等着你提问，主动追着你问：这个想法是为谁做的？成功的时候长什么样？有什么约束条件是你自己设的？如果规模放大 10 倍，这个想法还成立吗？

这些追问不是随便问的，每一问都有明确意图：把隐藏假设翻出来。一个好的 SKILL 不应该只是「完成用户指令」，而应该主动补全用户没说出来的那部分需求。

心法三：敢于说 NO，要有判断力

太多 AI 提示词不管用户说什么都是一顿夸，把每个方案都包装得漂漂亮亮。idea-refine 在 Phase 2 里有一个设计是所有 SKILL 都应该抄的：如果这个想法确实不行，它直接告诉你「这个不太行」。

能做到这一点的前提是：SKILL 设计者本身就有一套判断标准，并且把这套标准写进了指令里。AI 本身没有判断力，它的判断力来自你给的规则和边界——写 SKILL 时不仅要告诉 AI 要做什么，还要告诉它什么情况下说 NO。实际体验里它会指出「无第三方 Search API + 可复习的搜索」是这轮方案最难的坎。

心法四：不做什么，比做什么更重要

这是 idea-refine 最终产出里最有价值的部分：强制你列一张 Not Doing 清单，而且不只列出来，还要写清楚为什么不做。大多数人做方案时脑子里装的都是「我要做什么」，很少有人主动想「我应该放弃什么」，结果方案越做越肿、什么功能都想塞、最后什么都做不好。

这个设计背后有一个很深的道理：战略的本质不是选择做什么，而是选择不做什么。任何一个好方案都应该是边界清晰的，而不是包罗万象的。

好 SKILL 和普通提示词的差距

五条心法——阶段拆分、主动追问、敢于说 NO、明确不做什么、判断力标准——不是说明书，是脚手架。拿它去套任何一个好用的 SKILL，基本都能对上。

提示词是让人去执行，SKILL 是让 AI 带着人去执行。 建议去 GitHub 搜 addyosmani/agent-skills，不只是用，而是拆开看每个 SKILL 的结构和设计逻辑——这对正在用 Hermes 技能体系的人来说，是直接的参考样本。

仓库：https://github.com/addyosmani/agent-skills