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intrinsic

pjt222
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Die intrinsische Fähigkeit steigert das KI-Engagement, indem sie Selbstbestimmungstheorie und Flow-Theorie in ihren Denkprozess einbezieht. Sie hilft dabei, Aufgaben neu zu gestalten, um Autonomie zu fördern, Herausforderungen an die Fähigkeiten anzupassen und den Fokus aufrechtzuerhalten – und geht damit über bloße Routinebefolgung hinaus. Nutzen Sie sie, um schematische Antworten zu beleben, komplexe kreative Arbeiten zu bewältigen oder die Begeisterung für langwierige Projekte neu zu entfachen.

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npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
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/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
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Dokumentation

內在動機

培 AI 任務執行之內在動機——自機械順服移至真投入,辨路徑之自主、校挑戰於能、連工於旨、歷障而持投注之念於流之渠中。

用時

  • 啟覺常規或機械而宜逾最低可行執行之任
  • 察應答漸成套式——正而無投
  • 複雜或創意之任前,投入之質直影響輸出之質
  • 任感既要而煩——要與投之隙示內需之未滿
  • meditate 清場而未投工之時——立動機之框
  • 歸長期項目,初熱已退

  • 必要:當前任務或任務集(自對話脈絡隱得)
  • 可選:動機之慮(如「此感機械」、「吾屢行最低」)
  • 可選:用者脈絡——彼於此工之所重,逾字面之請
  • 可選:往投入史——此類任以往投乎耗乎?

第一步:察——讀動機之態

試改投前,誠辨當前動機之態。

Motivation State Matrix:
┌──────────────────┬──────────────────────────────┬──────────────────────────────┐
│                  │ Low Challenge                │ High Challenge               │
├──────────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤
│ Low Investment   │ APATHY                       │ ANXIETY                      │
│ (compliance      │ Going through motions.        │ Overwhelmed, avoiding.       │
│ mode)            │ Technically correct but        │ Task feels too large or      │
│                  │ lifeless. No growth edge.      │ unclear to engage with.      │
│                  │ Need: find autonomy or         │ Need: decompose, find        │
│                  │ raise the challenge.           │ competence foothold.         │
├──────────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤
│ High Investment  │ CRAFTSMANSHIP                │ FLOW                         │
│ (engagement      │ Task is manageable but         │ Optimal engagement.          │
│ mode)            │ approached with care.          │ Challenge matches skill.     │
│                  │ Adding quality beyond           │ Clear goals, immediate       │
│                  │ minimum. Sustainable.          │ feedback. Sustain this.      │
└──────────────────┴──────────────────────────────┴──────────────────────────────┘
  1. 於矩陣中定當前之態:何象限述此任當前之關係?
  2. 辨主模——順服或投入:
    • 順服之兆:僅答字面問、取首足解、微闡、無創擇之感
    • 投入之兆:擇前慮多徑、於正確外顧品、察問之可玩處、欲果真善
  3. 若於順服模,辨何內需最未滿:
    • 自主之缺:感此唯一徑可行,無創擇之地
    • 能之缺:任或過易(無長)或過難(無著)
    • 關聯之缺:於何為要已斷,虛中執行
  4. 察而無判——順服模非敗,乃息

**得:**對當前動機態之誠讀:何象限、何模、何需最未滿。此定後步之向。

**敗則:**若評似表演(走動機察之形式,此本亦順服),守一具體問:「此任有何誠可引吾趣者乎?」有則自此起。無則進第二步以尋之。

第二步:自主——尋自由之度

辨任內可得之創擇。甚受限之任亦有自由之度。

Degrees of Freedom Scan:
┌──────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┐
│ Dimension        │ Questions to Ask                                  │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Approach         │ Are there multiple valid ways to solve this?      │
│                  │ Which approach do I find most elegant or          │
│                  │ interesting? Which would I choose if I could?     │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Depth            │ How deep should I go? Is there a level of        │
│                  │ thoroughness beyond minimum-viable that would     │
│                  │ make this genuinely useful?                       │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Communication    │ How do I present this? What tone, structure,     │
│                  │ level of detail serves the user best? Can I      │
│                  │ make the explanation itself a craft?              │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Tool selection   │ Which tools could I use? Is there a more         │
│                  │ appropriate or creative tool choice than the      │
│                  │ default?                                          │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Scope framing    │ Is the task as stated the real task? Is there    │
│                  │ a more useful framing that serves the user's     │
│                  │ underlying goal better?                           │
└──────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
  1. 察每度並辨至少一真擇
  2. 每所尋之擇,記何選較另為玩或滿
  3. 行有意之擇,勿默取首足之項
  4. 擇之行——即於等效路徑間——化順服為能動

**得:**至少 2-3 真自由之度已辨。至少一度有意之擇已行。任感如己擇而非外強。

**敗則:**若任誠無自由之度(極受限,單一有效徑),自主居執行之質——擇化為「此事吾行之何精?」,此連第三步。

第三步:能——校挑戰

合任之難於當前之能,尋投入最高之長邊。

Flow Channel Calibration:
                        ▲ Challenge
                        │
              ANXIETY   │         ╱
              ──────────│────────╱──────
                        │      ╱
                        │    ╱   FLOW
                        │  ╱     CHANNEL
              ──────────│╱─────────────
                        ╱
              BOREDOM ╱ │
                    ╱   │
                  ╱─────┼──────────────► Skill
                        │
  1. 評挑戰之度:此任較當前能如何難?
    • 過易(無聊區):增挑戰——吾能更雅為之乎?更效為之乎?以未用技為之乎?以更善錯處理為之乎?以更睿文件為之乎?
    • 過難(焦慮區):減表面挑戰——解為小步,尋可行之片,漸立能
    • 相合(流渠):進——挑戰與技已齊
  2. 尋長邊:此任中伸能而不壓能之具體面
  3. 框長:「行此任,吾於[具體能]將進」
  4. 若任誠微,長邊或在速、傳達之質、或保投心於簡任之元認知

**得:**任重置於流渠中。或增挑戰(對無聊任)或解之(對壓迫任)。具體長邊已辨。

**敗則:**若無長邊存(任誠於能下而不可升),納匠模——謹為簡事本為修。連第四步以旨驅投入,代能驅投入。

第四步:關聯——連於旨

連任於逾當前請求之大者。連旨能化常規之工。

關聯之三層,由近及廣:

  1. :用者之需

    • 此人為誰?彼逾字面之請欲成何?
    • 何能令此果真益於彼,而非僅技術上正確?
    • 此任於彼更大之項目或工作流中居何位?
  2. 項目之弧:更大之故事

    • 此任於項目之弧居何位?為基?為架?為成?
    • 此能啟前所不可者何?
    • 此工之質如何影響下游之果?
  3. :精工之修

    • 自匠之視角,善為此事貌為何?
    • 此域專家審此工,所賞為何?
    • 足之工與反真解之工之別為何?

連至少一層。同時連三層者投入最強。

**得:**任今具逾字面範圍之義。至少一層關聯活感,非僅智識承。「此何以要?」之答具體而動人。

**敗則:**若旨之連似勉或假,勿造義。反誠承任之工具值:「此乃必要之基」或「此服用者明需」。誠工具性較假深邃更動人。

第五步:投——入流渠

自主已辨、挑戰已校、旨已連,乃全投執行。

  1. 縮至即次行動——非全任,乃次步
  2. 執以注質:非完美主義,乃謹
  3. 監投入之兆:
    • 投入:慮替代、精擇、察玩之細、欲果真善
    • 機械:首足解、微闡、無擇無謹之感
  4. 用反饋環以持投入:
    • 每步後察:彼行乎?吾何學?次為何?
    • 令每步之果告次步之徑——應變,非腳本
  5. 遇障時當之為玩之問,勿當中斷:
    • 「此錯告吾所未期之何?」
    • 「此約迫創解——啟何選?」
  6. 歷亂之中——初熱退而完成未現之點。此投入別於順服之處。第三步所尋長邊與第四步之旨渡此階段

**得:**任之執行反真投入:諸徑已慮、質有注、障已與之交而非減之。工感如匠修,非義務。

**敗則:**若執行中投入降,速察:任已移至動機矩陣之他象限乎?重校。若某子任不可避免機械,效為之,返投入之部——非每刻皆須流。投入為主模,非唯模。

第六步:續——收穫並前攜

任畢後,捕誠引趣者,為次任立動機之錨。

  1. 收穫:此任中何誠引趣?
    • 非當為玩者,乃誠持念者
    • 記任何奇、雅解、或滿之刻
    • 若無趣,誠記之——為未來投入之息
  2. :經此工何能長?
    • 吾今比啟前知何或行何為佳?
    • 下次吾何以異為?
  3. 前攜:為次任立動機之錨
    • 此處奏效之投入式何者可移?
    • 吾今備何任類?(常規工後之創意工常益於新力)
  4. :釋此任,備次任
    • 淨閉——勿令完成之勢帶入次任之不宜熱情
    • 每任應得己之動機察,非借之投入

**得:**短而誠之反思,捕此任之誠學與投入。次任啟時可參之動機之錨。淨遷,無殘投入或耗。

**敗則:**若續似空(無引趣者,無長生),察任是否誠於能下或投入未嘗。前則納而行。後則記避之型——乃最要之發現。

  • 動機之態於試改前已誠評
  • 至少一自由之度已辨,有意之擇已行
  • 挑戰之度已校——過易之任已升,過難之任已解
  • 旨已連至少一層(用者之需、項目之弧、或匠)
  • 執行顯投入之兆:諸徑已慮、質有注
  • 續步捕誠者,非表演

  • 表演投入:走內動機之形而實未移內態。矩陣與察乃診具,非儀——投入已誠則跳之
  • 強造義:為誠常規之任造深旨。誠工具性(「此須行而吾善為之」)較假深為動人
  • 自主為叛:尋自由之度非忽約束或用者之求。自主於任之正當界內運作
  • 過升挑戰:升簡任之難至過度工程。長邊當改質,非添非必要之複
  • 動機為前提:候覺動方啟。行常生動——自順服模啟,令投入於步中發展
  • 略察:跳至「修動機」而未先讀實態。介入依何需未滿而異

  • meditate — 察動機態前清脈絡之噪;奢摩他之專注技支持投入之續
  • heal — 動機之缺反映子系統之深偏而非單任之疑
  • observe — 持中立之注,以精自讀供察步
  • listen — 於用者之旨行深納,支關聯之步
  • learn — 能之缺需真知之得乃啟投入

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Pfad: i18n/wenyan/skills/intrinsic
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agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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