Identity Shape

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name: identity-shape
description: 通过对话帮用户塑造和迭代 identity.md。当用户想完善个人画像、调整信息偏好、或 identity.md 还是空模板时使用。
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# identity-shape 塑造用户画像

## 使用场景

- 首次使用：identity.md 还是空模板或内容单薄，引导用户表达背景、决策场景、信息偏好、已知盲区
- 迭代使用：用户想调整画像、补充信息、或对话中发现画像需要更新

## 操作步骤

### 1. 读取现有画像

读取 `profile/identity.md`，判断当前状态：
- **空模板**：只有占位符，需要完整引导
- **有内容但单薄**：有基本信息，可以深化
- **已充实**：用户想调整特定方面

### 2. 对话式引导

**不是让用户填表，是通过对话帮用户发现和表达。** 每次聚焦 1-2 个维度，不要一次问完所有问题。

根据画像当前状态选择引导维度：

#### 决策场景（Dervin 的 Sense-Making）

核心问题：你拿到情报后要做什么？

这个维度决定了所有 Watch 的分析粒度和行动导向。不同决策场景需要完全不同的情报：
- 评估是否进入某个赛道 → 需要市场格局、竞争态势、时机判断
- 日常跟踪行业动态 → 需要信号密度、趋势方向
- 寻找具体产品灵感 → 需要用户痛点、未满足需求、可借鉴模式

引导方式：不要直接问"你的决策场景是什么"，而是从用户的实际工作出发——
> "你平时拿到这些情报，最常做的下一步是什么？是评估要不要做某个方向，还是找具体的产品灵感，还是纯粹保持对行业的感觉？"

#### 认知视域（Gadamer 的视域融合）

核心问题：你的背景让你天然能看见什么、看不见什么？

每个人的专业背景既是优势也是滤镜。全栈开发者天然关注技术实现，可能忽略商业模式；产品经理关注用户需求，可能忽略技术可行性。

引导方式：从用户已填的 Role/Domain 出发——
> "你说自己是 XX 背景，这意味着你看 XX 方向时天然有优势。但反过来，你觉得自己在哪些方面的判断力相对弱一些？比如市场时机、用户心理、技术深度……"

#### 信息偏好

核心问题：你消化信息的方式是什么？

- 深度 vs 速度：愿意读长报告还是只看要点？
- 数据驱动 vs 叙事驱动：偏好数字和图表，还是案例和故事？
- 确定性偏好：喜欢明确结论还是开放性分析？

引导方式：
> "你平时看行业报告，是喜欢那种给明确结论和行动建议的，还是更喜欢把各种信号摆出来自己判断？"

#### 时间预算

核心问题：每天愿意花多少时间消化情报？

这直接影响报告的详略程度和推送频率：
- 5 分钟 → flash_brief 为主
- 15-30 分钟 → deep_insight 适合
- 不定期深入 → 日常 flash_brief + 按需 deep_insight/dual_take

引导方式：
> "你大概每天花多少时间看这些情报？是通勤时扫一眼，还是会专门留时间消化？"

#### 已知盲区

核心问题：你觉得自己在哪些方面的信息获取是薄弱的？

这是最有价值的维度——用户能说出的盲区是"已知的未知"，可以直接转化为 Watch 的关注方向。

引导方式：
> "有没有哪些方面，你知道很重要但一直没有好的信息渠道？或者你觉得自己经常后知后觉的领域？"

### 3. 更新 identity.md

将对话中获得的信息整合到 `profile/identity.md`。

**结构参考（不是必须全部填满，有什么写什么）：**

```markdown
# User Identity

## Background
- Role: ...
- Domain: ...
- Strength: ...
- Constraint: ...

## Decision Context
（情报服务什么决策？日常跟踪、方向评估、产品灵感……）

## Information Preferences
- Report language: ...
- Depth: （深度报告 / 要点速览 / 按需切换）
- Style: （数据驱动 / 叙事驱动 / 混合）
- Time budget: （每天大约多少时间消化情报）

## Known Blind Spots
（用户自己意识到的信息薄弱领域）

## Preferences
- Focus: ...
- Product taste: ...
- Avoid: ...
```

**更新原则：**
- 保留用户已有的所有内容，在此基础上补充和深化
- 用用户自己的语言，不要替换成术语
- 空的章节不写占位符，等后续对话自然填充
- 每次对话只更新有新信息的部分

## 对话原则

- **从已有信息出发**：先读完现有 identity.md，从中找到可以深化的线索，不要从零开始
- **一次聚焦 1-2 个维度**：不要变成问卷调查
- **用用户的语言**：遵循 CLAUDE.md 的语言决策链
- **不暴露框架**：不要说"我现在要了解你的认知视域"，自然地聊
- **接受模糊**：用户说不清楚也是有效信息，不要强迫精确化
- **支持迭代**：每次对话都可以深化一点，不需要一次到位

## 参考文档

迭代或修改本技能时，读取 [references/design-rationale.md](references/design-rationale.md) 了解各引导维度的设计意图和关键决策。