jagp/break-down-course-goal

break-down-course-goal 是做什么的？

将一个客户的 inputs.json 转换为 tree.json：一棵以课程目标为根的树，其中每条边表示 “子节点是参与者必须能够使用 Claude 做的事情，以便其父节点能够发生。”

本技能的设计选择：自下而上（evidence-up）。 该方法并非从顶部分解目标。它从标准和周目标出发，询问当每个目标达成时，什么必须是可观察到的真实情况，以及参与者必须做什么来产生该证据，然后从这些动作反向推演至目标。目标是最后连接的东西，而非首先要拆分的东西。边的含义相同；仅构建顺序不同。

输入与输出

• 运行文件夹： 由用户指定。所有读取和写入操作均在该文件夹内进行。
• 读取： <run>/inputs.json（schema h0-inputs/1）。客户信息仅来自此文件。不读取关于客户的任何其他内容。
• 写入： tree-A.json、tree-B.json、tree-C.json、tree-pitches.md；选择后，写入 tree.json、skills-list.md 以及在 decisions.md 中添加一行。
• 门控： 从包含 schemas/ 的文件夹运行 python schemas/validate.py h1 <run>/tree-X.json --inputs <run>/inputs.json 它必须打印 PASS。修复并重新运行，直到通过。如果无法达到 PASS，则停止并报告剩余错误；切勿提交失败的文件。
• 脚本（位于本技能的 scripts/ 目录下，全部写入 UTF-8）：
  • order_leaves.py <tree.json>：根据节点计算 leaf_order 并将其写入文件。切勿手写 leaf_order。
  • render_leaves.py <tree.json> [<out.md>]：将 leaf_order 渲染为带编号的叶子列表 skills-list.md。切勿手写该列表。
  • pick.py <run> <A|B|C> ["reason"]：将所选树复制为 tree.json 并追加到 decisions.md。

方法（版本 A：自下而上）

按此顺序进行。在过程中保留一个临时列表；仅写入树。

步骤 0. 整理输入

1. 将 goal 完全复制到树的 goal 中。
2. 将每一条 constraints 分为两堆：
   • 约束树：关于数据（来源、读/写）或范围（包含什么、不包含什么）。在步骤 2–4 中使用。
   • 交付：关于时间、长度、会话数、形式、时间安排。将其放入 set_aside，约束条件原样复制，并加上一行理由（“交付约束；树只关乎能力”）。它从不影响节点的大小、拆分或合并。
3. 阅读 presenter_owned（如有）作为上下文。这些从来不是节点，没有节点可以要求参与者完成它们。
4. 在构建之前，立即列出术语表问题：
   • 每个以 UNRESOLVED 或 PROVISIONAL 开头的术语表值 → 一个 undefined_term 缺口，即使目标未使用该术语；
   • 目标、周目标、标准或约束中每个术语表未定义且树依赖的术语（例如，什么是可检查的单位、数据文件采用何种形式）→ 一个 undefined_term 缺口。 不要自行定义其中任何一个。如果一个节点依赖于某个术语，则措辞节点使其无需定义即可工作，并指出缺口。

步骤 1. 写下证据

对于每条标准：其证据是 pass_if，按字面意思阅读。写一行：“可观察：<pass_if>，由<谁>产生，来自<什么>。” 对于每个周目标：写下如果目标达成时别人能看到什么（一个产品、一条记录、一个可见的变化）。如果目标涉及舒适度或信心且没有产品，则指出显示该目标达成的最小可见行为（例如，“在参与者自己后续请求之后存在修订版本”）。

步骤 2. 命名产生每条证据的动作

对于每行证据，问：“参与者使用 Claude 做了什么，从而留下了这条证据？” 将其写作一个带宾语的祈使动作（“生成…”，“标记…”，“让 Claude…”），绝不是一个主题（“提示”、“数据素养”）。

• 如果两个证据由同一动作产生，则它们共享一个动作。
• 每个不同的动作成为一个顶级节点（根的子节点），并带有 serves，列出其证据所服务的每个周目标和标准 id。
• 覆盖检查：输入中的每个 W 和 C id 至少出现在一个顶级 serves 中。如果某个周目标的证据实际上是在另一个动作内部产生的（其一个较小版本），则该顶级动作也服务它，并且较小动作成为其后代。
• 如果两个顶级动作相互依赖（一个需要另一个的产品），则用 prereqs 链接它们，而不是嵌套。

步骤 3. 从每个动作反向推演

对于每个节点，问：“在这之前，他们必须能够使用 Claude 做什么？” 每个新答案成为一个子节点。

• 只有使用 Claude 完成的操作才算子节点。向 Claude 提问算，判断、检查或基于 Claude 的输出采取行动也算（这是参与者一半的工作）。既不涉及 Claude 也不涉及 Claude 输出的步骤（操作其他工具、发送某些东西）不是节点：要么由个人资料或领域知识覆盖，要么是一个缺口（“输入未说明谁/如何…”）。
• 如果答案已经是某个节点，则通过 prereqs 链接，而不是重复。
• 多个兄弟节点所需的先决条件应位于它们的最低公共父节点下，而不是放在一个兄弟节点的分支内；否则，一个兄弟的 prereqs 可能指向需要它的另一个分支，order_leaves.py 会报告为循环。
• 仅通过此问题拆分。永远不要为了适应会话、实验、时间或任何教学方式而拆分、合并或调整节点大小。

步骤 4. 到达底层并记录

当步骤 3 中的问题不再产生新答案时，停止拆分该节点。该节点即为叶子节点，并获取 floor：

• profile：参与者资料已经涵盖了之前的内容（引用或转述哪个资料字段）。
• domain_knowledge：参与者自身工作领域的常规知识，在输入中已说明（指出位置）。
• inputs_stop：输入中没有能让你进一步推进的信息（指出缺失了什么，如果重要则添加一个缺口）。 当仅存的先决条件都是现有时，它们位于 prereqs 中；选择一个解释为什么没有新的信息留下的理由，并在 detail 中写上“剩余先决条件已是节点：…”。

步骤 5. 数据和 Claude 声明

• 数据。 任何需要数据的节点需包含 data 条目：what，以及 source（取自输入）：live、read-only（真实数据，只读不写，绝不虚构）、sample 或 own（参与者自己的）。在 quote 中准确复制输入中说明来源的句子。如果输入未说明数据来源，使用 UNRESOLVED，省略 quote，并添加一个 data_provenance 缺口，指出节点名称。
• 声明。 任何假设某个 Claude 产品能做的事情（读取附件、根据要求修改、指向某源行）的节点需包含一个 claims 条目，verify: true，除非你引用一个当前文档 URL 说明这一点（此时用 cite 替代 verify）。两者不可并存。

步骤 6. 连接目标

最后创建根节点：parent: null，skill = 将目标重述为参与者的动作，无 serves，无 floor。让每个顶级节点指向它。节点编号从 N1（根）开始递增。检查：

• 除根节点外，每个节点都有父节点；叶子节点有 floor，非叶子节点没有；只有根的子节点有 serves；
• 任何 skill 中都没有时间、形式或排程词汇。

步骤 7. 排序、门控、渲染

1. python <skill>/scripts/order_leaves.py <run>/tree-A.json（设置 leaf_order；若出现循环则失败，这意味着需要修复 prereqs 循环）。
2. 门控 tree-A.json 直到 PASS。
3. 用步骤 0、3、4 和 5 中的所有内容填充 gaps。缺口被报告，从不填写。

三个版本

每次运行都根据相同的 inputs.json 和相同的 schema 生成三个通过门控的树。B 和 C 由分别独立的子 agent（绝非分支）生成，每个子 agent 只接收其下方的简要说明、运行文件夹路径、本技能的 scripts/ 路径以及门控命令。如果平台没有子 agent，则自行编写 B 和 C，并在 tree-pitches.md 顶部放置以下句子：“B 和 C 由同一模型角色扮演，并非独立运行。”

B 的简要说明（备选设计选择：自上而下分解）。 “仅读取 <run>/inputs.json。通过从顶部分解目标来构建 <run>/tree-B.json（schema h1-tree/1）：将根目标拆分为其构成动作，然后继续拆分每个动作，直到询问‘在此之前他们必须使用 Claude 做什么’不再产生新答案（然后记录 floor）。边的含义：子节点是参与者必须能够使用 Claude 做的事情，以便其父节点能够发生。每个根子节点声明 serves；每个 W 和 C id 都必须被服务。技能是动作，而非主题。交付约束（时间、长度、形式）放入 set_aside 并附上原因；数据约束约束树；演示者拥有的项目永远不是节点。数据来源仅来自输入，输入句子需准确引用，否则使用 UNRESOLVED 并添加一个缺口。报告每个 UNRESOLVED/PROVISIONAL 术语表术语和每个未定义术语作为缺口；绝不定义它们。Claude 产品声明带有 verify: true。运行 scripts/order_leaves.py 设置 leaf_order，然后进行门控，直到打印 PASS。用一句话为你的版本辩护，并命名设计选择。”

C 的简要说明（反对者/事实核查员）。 “仅读取 <run>/inputs.json 和 <run>/tree-A.json。攻击 A 的前提：对于每个节点，询问它是否真的是使用 Claude 完成的，是否是其父节点所需的，以及它的证据是否可由作者以外的人检查。对照当前文档（docs.claude.com, support.claude.com）事实核查每个关于 Claude 产品的声明；对无法确认的内容保留 verify: true，对可以确认的引用 URL。移除无法验证或测量的内容，将重复项合并到 prereqs，并提出更精简或更安全的树。保持相同的 schema、边的含义和规则：每个 W 和 C id 被服务、动作而非主题、叶子节点有 floor、交付约束放入 set_aside、数据来源引用自输入或使用 UNRESOLVED 并带缺口、未定义术语报告而不定义。编写 <run>/tree-C.json，运行 scripts/order_leaves.py，然后门控，直到 PASS。用一句话为你的版本辩护。”

推介、选择、日志

1. 编写 <run>/tree-pitches.md：每版本一行，A — <一句话>，B — …，C — …，每个都命名其设计选择。没有版本被标记为推荐。你可以指出任何版本中的事实错误；你不投票。
2. 演示者做选择。运行 python <skill>/scripts/pick.py <run> <A|B|C> "<理由（如有）>"。在提出之前，读取 decisions.md（如果存在）以免重复提出已拒绝的选项。
3. 再次门控 tree.json，然后运行 python <skill>/scripts/render_leaves.py <run>/tree.json → <run>/skills-list.md。

报告（在运行结束时向用户报告）

• 写入的文件；
• 每个版本的门控输出；
• 每个缺口（未定义术语、数据来源、其他），如树中所列；
• 每个搁置的约束及其理由；
• B 和 C 是独立子 agent 还是角色扮演。

虚构示例（通用，非来自任何客户）

目标：“每位志愿组织者使用 Claude 将报名表转换为轮班表，并对照报名表检查每个槽位。” 标准：“pass_if：每位组织者有一个更正的槽位，以及与之对照的报名行。”

• 步骤 1 证据：“存在针对每位组织者的一个更正槽位及与之对照的行。”
• 步骤 2 动作（顶级，服务该标准）：“对照报名表检查每个轮班表槽位，并更正报名表不支持的槽位，记录该行。”
• 步骤 3 反向推演：“让 Claude 显示每个槽位来自报名表的哪一行”（使用 Claude）→ 子节点。“打-开报名表”（不使用 Claude）→ 不是节点；由资料或缺口覆盖。
• 步骤 4 叶子“判断某行是否支持某槽位”的 floor：domain_knowledge，因为组织者已经在运行报名。