Coaching-Me Skill：用 AI 教練式提問法提升思考深度
起源
這個 skill 誕生於一個簡單的觀察：最好的 AI 對話不是 AI 給答案，而是 AI 問對問題。
在觀看 YouTube 頻道「區塊先生」（mrblock）的影片時，我發現了一個強大的技巧：
不要直接問 AI 問題，而是告訴 AI 你的問題，然後讓它反過來問你問題——一次一個，等待你的回答。
這段影片改變了我對 AI 對話的理解：AI 不應該是答案的提供者，而應該是思考的催化劑。
靈感來源：蘇格拉底問答法
這個技巧呼應了人類歷史上最古老的教學法——蘇格拉底問答法。蘇格拉底不直接給答案，而是問問題，讓學生透過回答自己發現真相。
背後的原理：
- 建構主義學習觀：人們主動建構知識，而不是被動接收資訊
- 執行教練技術：教練問「強有力的問題」，幫助客戶自己找到答案
自適應框架設計
一開始我們討論「教練對話應該多久？」這個問題。傳統的做法是預設一個時長，但這樣不夠靈活。
最終我們設計了三種模式自適應切換的框架：
| 模式 | 問題數量 | 時長 | 觸發條件 |
|---|---|---|---|
| 微教練 | 3-5 | 3-5 分鐘 | 超過 20 個問題、等待超過 3 分鐘 |
| 標準教練 | 10-20 | 10-15 分鐘 | 預設啟動 |
| 深度教練 | 30+ | 30-60 分鐘 | 前 5 題來回快速（少於 30 秒/題） |
核心價值
這個框架的獨特之處在於：
- 模式會自動調整——根據對話節奏決定
- 用戶不需選擇模式——AI 自動感知切換
- 有明確觸發條件——可代碼化、邏輯透明
- 最後輸出評估——給出清晰度/深度/行動準備度評分
相關資源
Github
完整程式碼和使用說明：arbiger/coaching-me on GitHub
License: Apache 2.0