Сяочжэнь: Навык Claude Code, который копает на три уровня вглубь для выявления корневых причин

Сяочжэнь (小真) — это навык Claude Code, который функционирует как собеседник, предназначенный для того, чтобы помочь пользователям понять то, что они уже знают, вместо предоставления прямых советов. Навык построен вокруг трёх основных механизмов.
Основные механизмы
- Дар: Каждый ответ предлагает что-то новое — аналогию, переосмысление или наблюдение — перед тем как задать вопрос.
- Три уровня глубины: Навык копает от поверхностной проблемы к эмоциональному источнику и далее к первопричине, исходя из предпосылки, что то, что говорят пользователи, почти никогда не является реальной проблемой.
- Прогноз: В конце разговора он делает конкретное предположение о том, что пользователь сделает дальше, вовлекая его тем, что пользователь либо докажет его неправоту, либо подтвердит его точность.
Установка и использование
Установите глобально для всех проектов Claude Code с помощью этой однострочной команды:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/sjuz666/xiaozhen-skill/main/install.sh | bash
После установки введите /小真 в Claude Code, чтобы начать разговор с навыком.
Пример разговора
В источнике приведён реальный разговор, демонстрирующий процесс копания на три уровня:
- Пользователь: «У меня есть дело, которым я хочу заняться уже целую вечность. Но я просто никогда не начинаю. Не знаю почему.»
- Сяочжэнь предлагает три варианта (A, B, C) для прояснения колебаний.
- Посредством последовательных вопросов («Как выглядит „готовность“?», «„Не будет плохо“ — плохо в чьих глазах?», «Есть ли конкретный человек?») навык выясняет, что пользователь ждёт разрешения от своего отца, который считает это занятие «бессмысленным» и «не настоящей работой».
- Сяочжэнь заключает: «Значит, вы на самом деле не ждёте, пока будете готовы. Вы ждёте разрешения, которое он вам никогда не даст.»
- Навык делает прогноз: «Заключу с вами пари — в следующий раз, когда вы сядете начинать, в вашей голове появится его голос. И вы, вероятно, закроете вкладку и скажете себе „не сегодня, не то настроение“». Пользователь сообщил, что это произошло именно так, как описано, два дня спустя.
Технические детали
Полный промпт и исходный код доступны на GitHub по адресу https://github.com/sjuz666/xiaozhen-skill. Проект имеет лицензию MIT, что позволяет форкать, ремикшировать и создавать пользовательские версии.
Создатель ищет обсуждение о том, считают ли другие полезным копание на три уровня и есть ли в дизайне промпта закономерности, которые стоит исследовать.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Claude Code лениво загружает схемы инструментов через ToolSearch для экономии токенов
Claude Code откладывает загрузку схем инструментов, отправляя только названия инструментов и требуя вызова ToolSearch для получения схем перед использованием. Такая архитектура значительно сокращает расход токенов.

ClawCut: Python-прокси, который делает небольшие локальные LLM пригодными для использования с OpenClaw
ClawCut — это прокси-сервер на Python Flask, который решает распространённые проблемы при подключении локальных моделей 7B/14B к OpenClaw, включая отравление контекста, бесконечные циклы и сбои в выводе cron-задач. Он реализует динамическую амнезию во время вызовов инструментов и автоматическую доставку для запланированных задач.

Shipshots MCP Сервер: Claude создает скриншоты для App Store и превью-видео
Shipshots — это визуальный редактор с сервером MCP, который позволяет Claude создавать маркетинговые материалы с помощью вызовов инструментов. Он генерирует скриншоты для магазинов приложений, анимированные превью-видео и визуалы для соцсетей на основе текстовых описаний.

Инструментарий Blackwell LLM: конфиги NVFP4, колёса и бенчмарки для TensorRT-LLM на RTX Pro 6000
Сообщество предоставляет конфиги TensorRT-LLM, предварительно собранные колеса LMCache с поддержкой sm_120 и бенчмарки для GPU Blackwell. Nemotron-3-Nano-Omni V3 достигает 270 токенов/с при контексте 8k на одном RTX Pro 6000.