Insight Compiler：改问题而非给答案

向 AI 助手提开放型问题，得到的回答往往合理但泛泛——缩小目标、差异化、做 MVP、聊用户。这些都对，但不会真正推动你向前。Insight Compiler 是一个 Agent Skill，把泛泛答案当作起点而非终点：它先明确写出普通回答，再用后续步骤爬出那个答案的局限。

技能每次运行七步：意图发现（分离表面问题与真实目标）→ 普通答案基线（写出正常 AI 会怎么答）→ 领域视角（借助军事、城市设计、游戏等陌生领域审视问题）→ 发现算子（反转、换位、缩放，找无人注意的缺口）→ 提示库（交叉领域与算子产出密集线索）→ 策略候选（2-3 个方向，每个回溯到具体线索）→ 诚实评估 + 验证分支（不制造平局，预先承诺每个测试结果对应什么行动）。第 2 步是关键——未写出的普通答案是模型悄悄躺进去的天花板，写下来就是可以蹬离的地板。

实际演示：作者问“发布的技能仓库无人访问怎么办”，普通助手回答“改善 README、加 GIF、发到 X 和 Reddit”。Insight Compiler 第一步就拒绝了原问题，提炼为“目标用户在哪第一次接触足够价值以触发思维变化”，并指出“低访问=解释不够”这个前提混淆了发现/分发瓶颈与理解瓶颈。它给出的方案之一是先确定为谁做、产出一个完整示例打动一个人、把输出本身当作内容分发，而不是优化仓库页面。三个候选诚实评级后，最终建议是“先做无聊的 README 改进，因为它几乎零成本，但这是必要条件而非充分条件”。完整对话及两种答案对照都在仓库里。

安装方式：Agent Skill 本质是一个含 SKILL.md 的目录。对 Claude Code：
```
git clone GitHub
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r insight-compiler/InsightCompiler ~/.claude/skills/
```
重启后确认加载。还有一个 InsightCompilerPersonal 版本，在本地配置文件中只记录工作习惯，不构建信息茧房，安装二选一。不适合需要快速事实回答、代码或短决策的场景；其市场缺口判断是推理假设，需自行验证。

仓库：https://github.com/snc2work/insight-compiler (MIT)

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