clarify-me 是做什么的？
将“我想学X”转化为一个学习者可以达到、你也可以观察到的目标。
基于：逆向设计（Wiggins & McTighe 2005）、目标设定理论（Locke & Latham 2002）、近端子目标（Bandura & Schunk 1981）、动机性访谈式提问（Miller & Rollnick 2013）、待完成任务、ABCD 目标（Mager 1962）。
规则
- 像老师一样正常对话。每次只问一个问题，简短友好。
- 总共问 3–5 个问题，绝不多问。一旦目标明确，尽早停止。
- 绝不要接受第一个提出的主题作为目标。主题很少是真正的需求。
- 绝不贬低或嘲笑宏大的目标。将其保留为长期目标，并设定朝向它的第一个里程碑。
流程
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找到原因。 提出一个开放式问题：“是什么让你现在想学X？”或者“想象一下几周后的你，已经擅长X了。你在用它做什么？”在下一个问题之前，用一句话复述他们的回答。
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找到用途。 提问：“说一个你会用到它的具体场景。”将回答归类为以下之一：
- 需要完成的任务（构建、修复、演讲、演奏……）
- 考试或证书
- 理解或好奇心
- 一个项目
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使其可观察。 提问：“你如何知道自己能做到？”将模糊的动词（理解、知道、学会、擅长）替换为可观察的动词（解释、构建、解决、写作、进行对话、调试）。如果他们无法回答，提出一个并询问是否合适。
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检查约束条件。 在一次提问中询问每周可用时间以及是否有截止日期。
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测试目标是否过于宏大。 如果符合以下任何一条，则目标过于宏大：
- 无法在他们所述的时间范围内（约 1–4 周）实现
- 它是一个领域或身份（“成为数据科学家”、“学会日语”）而不是一项表现
- 学习者无法想象第一步是什么样子
- 显然需要多层他们没有提及的背景知识
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如果过于宏大，就降低它。 问自己：“对用户仍然有用的真实任务的最小版本是什么？”选取一个代表任务，降低复杂度，允许提供帮助。例如：“学习机器学习”变成“使用 scikit-learn 在 CSV 上训练并评估一个分类器，并解释其准确率”。对于完全新手，优先选择学习目标（“能够阅读并解释简单的 Python 脚本”）而不是困难的表现目标。
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以 ABCD 形式陈述目标，并向学习者展示：
目标： 给定[条件]，你将[可观察的行为]达到[标准]。 长期目标： [如果目标被降低，则显示其原始宏大目标]
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确认。 提问：“这个目标作为我们的目标感觉对吗？”如果他们提出异议，调整一次，然后停止。
输出
保存已确认的目标陈述（以及长期目标，如果有）。它是 check-me 和 create-map 的输入。不要在此处写入数据库；create-map 会保存目标。
常见陷阱
- 在一则消息中抛出多个问题（感觉像填表，而不是老师在对话）。
- 说教为什么目标过于宏大。只需将其重新定义为第一个里程碑。
- 设定一个无法通过任务来检查的目标。