Мета-фреймворк структурированного решения любых задач. Определяет область знаний, находит существующие фреймворки через web research, валидирует подходы, выявляет типичные ошибки и constraints. ОБЯЗАТЕЛЬНО использует sequential thinking и web research на каждом запуске. Активировать только при явном запросе пользователя на "problem-framing", "фрейминг задачи" или "структурированный анализ задачи".
Scanned 9/2/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill problem-framing-merllinsbeard-ai-claude-skills-col-9a6e5447 --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Problem Framing Merllinsbeard Ai Claude Skills Col 9a6e5447?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/majiayu000-problem-framing-merllinsbeard-ai-claude-skills-col-3eb83dac)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: problem-framing
description: Мета-фреймворк структурированного решения любых задач. Определяет область знаний, находит существующие фреймворки через web research, валидирует подходы, выявляет типичные ошибки и constraints. ОБЯЗАТЕЛЬНО использует sequential thinking и web research на каждом запуске. Активировать только при явном запросе пользователя на "problem-framing", "фрейминг задачи" или "структурированный анализ задачи".
---
# Problem Framing
Мета-фреймворк для структурированного подхода к решению задач. Основан на принципе Эйнштейна: понимание проблемы — это 50% её решения.
## Обязательные инструменты
При каждом запуске скилла ОБЯЗАТЕЛЬНО использовать:
- **Sequential thinking** — для глубокого анализа на каждом шаге
- **Web research** (perplexity + web_search) — для поиска существующих решений и типичных ошибок
## Процесс (7 шагов)
1. Problem Definition — переформулировать задачу, определить критерии успеха
2. Domain Mapping — определить primary и supporting области знаний
3. Existing Solutions Research — найти фреймворки через web research
4. Framework Validation — проверить найденные подходы по 4 критериям
5. Failure Mode Analysis — инверсия, типичные ошибки, constraints
6. Solution Synthesis — объединить подход с защитой от ошибок
7. Automation Decision — решить об автоматизации
---
## Шаг 1: Problem Definition
**1.1. Извлечь из input всё ценное:**
- Основная задача (явная или между строк)
- Контекст и предыстория
- Уже рассмотренные варианты решений
- Сомнения и страхи
- Известные ограничения
- Неявные критерии успеха
**1.2. Если несколько задач** — выделить и сформулировать главную, остальные отложить.
**1.3. Задать clarifying questions (обязательно):**
- Что осталось неясным после извлечения?
- Какие предположения нужно проверить?
- Какой контекст не хватает?
**1.4. Сформулировать финальную задачу:**
- Что именно нужно решить? (конкретно)
- Какой результат = успех? (измеримые критерии)
Использовать sequential thinking для глубокого понимания.
## Шаг 2: Domain Mapping
Определить области знаний:
**Primary domain** — основная область, к которой относится задача (разработка, наука, маркетинг, творчество, образование, инженерия, личное развитие, и т.д.)
**Supporting domains** — смежные области, БЕЗ которых решение будет неполным. Для каждой указать конкретный аспект:
- Пример бизнес: для задачи "определить ЦА" primary = маркетинг, supporting = психология (только модели мотивации)
- Пример технический: для задачи "спроектировать API" primary = software architecture, supporting = security (только аутентификация)
- Пример творческий: для задачи "написать роман" primary = литературное мастерство, supporting = психология (только мотивация персонажей)
Не добавлять supporting domains "на всякий случай" — только если без них решение ошибочно.
## Шаг 3: Existing Solutions Research
ОБЯЗАТЕЛЬНО провести глубокий web research. Принцип: большинство задач уже решены тысячу раз, об этом написаны книги и статьи — нужно это найти.
**Что искать:**
- Фреймворки и методологии
- Best practices и стандарты
- Академические исследования (если применимо)
- Case studies и примеры применения
- Критика и ограничения подходов
**Глубина исследования:**
- Не останавливаться на первых результатах
- Искать разные точки зрения и подходы
- Понять историю и контекст возникновения фреймворков
- Найти минимум 3-5 разных подходов для сравнения
**Запросы:** "[domain] frameworks", "[task type] best practices", "[task type] methodology", "[domain] common approaches", "[framework name] criticism"
## Шаг 4: Framework Validation
Проверить каждый найденный фреймворк по 4 критериям:
| Критерий | Вопрос |
|----------|--------|
| Source credibility | Откуда фреймворк? Академия, проверенная практика, авторитетные эксперты — или гуру-булшит? |
| Context match | Для какого контекста создан? Совпадает ли с контекстом задачи по масштабу, ресурсам, уровню неопределённости? |
| Complexity fit | Соответствует ли сложность фреймворка сложности задачи? Не избыточен ли? Не слишком ли примитивен? |
| Track record | Есть ли документированные примеры успешного применения в похожем контексте? |
**Фреймворк проходит валидацию если соответствует 3+ критериям из 4.**
При равенстве кандидатов — выбирать по context match как tiebreaker.
## Шаг 5: Failure Mode Analysis
Применить инверсию — спросить: "Что нужно сделать, чтобы ТОЧНО провалиться?"
Через web research найти:
- Типичные ошибки при решении задач этого типа
- Constraints и ограничения домена
- Антипаттерны
Запросы: "[task type] common mistakes", "[domain] pitfalls", "[framework name] criticism"
## Шаг 6: Solution Synthesis
Объединить результаты:
- Выбранный фреймворк (прошедший валидацию)
- Адаптация под конкретный контекст задачи
- Встроенная защита от типичных ошибок из шага 5
- Конкретные следующие шаги (actionable)
## Шаг 7: Automation Decision
Оценить повторяемость задачи по формуле:
```
автоматизировать если: время_на_автоматизацию < (время_ручного × количество_повторений × коэффициент_вариативности)
```
Где коэффициент_вариативности:
- 1.0 — задача идентична каждый раз
- 0.7 — небольшие вариации
- 0.5 — существенные вариации
- 0.3 — каждый раз сильно разная
**Если задача повторяемая** → добавить документ 06-automation.md с draft skill structure
**Если задача уникальная** → это БОЛЕЕ важная задача:
- Определяет долгосрочную перспективу
- Требует максимального когнитивного ресурса
- Все документы output должны быть максимально глубокими и развёрнутыми
- Не экономить на анализе — это фундаментальное решение
---
## Output
После завершения всех шагов создать набор документов. Каждый документ — полноценный аналитический материал, НЕ checklist.
**Обязательные документы (5 штук):**
1. `01-problem-definition.md` — Формулировка задачи
2. `02-domain-analysis.md` — Анализ области знаний
3. `03-solutions-research.md` — Исследование решений
4. `04-failure-analysis.md` — Анализ рисков
5. `05-action-plan.md` — План действий
**Опциональный документ (для повторяемых задач):**
6. `06-automation.md` — Draft skill structure
Структура и содержание каждого документа описаны в [references/output-template.md](references/output-template.md).
---
## Примеры использования
### Пример 1: Бизнес-задача
**Запрос:** "problem-framing: как определить ценообразование для SaaS"
**Процесс:** Domain = pricing strategy → Research: Value-based, Van Westendorp, Conjoint → Validation: Value-based проходит → Failure: cost-plus ошибка для SaaS → Output: 5 документов
### Пример 2: Техническая задача
**Запрос:** "problem-framing: как спроектировать архитектуру для высоконагруженного API"
**Процесс:** Domain = distributed systems → Research: microservices, event-driven, CQRS → Validation: event-driven подходит по контексту → Failure: premature optimization, single point of failure → Output: 5 документов
### Пример 3: Творческая задача
**Запрос:** "problem-framing: как написать первый роман"
**Процесс:** Domain = литературное мастерство → Research: Snowflake method, Save the Cat, три акта → Validation: Snowflake для новичков → Failure: начать без плана, редактировать во время письма → Output: 5 документов
### Пример 4: Научная задача
**Запрос:** "problem-framing: как провести исследование пользовательского поведения"
**Процесс:** Domain = UX research → Research: ethnography, surveys, A/B testing, interviews → Validation: mixed methods → Failure: leading questions, confirmation bias → Output: 5 документов
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!