clarify-me 是做什麼的？
將「我想學 X」轉化為一個學習者可以達成、且你可以觀察到的目標。
理論基礎：逆向設計（Wiggins & McTighe 2005）、目標設定理論（Locke & Latham 2002）、近端次目標（Bandura & Schunk 1981）、動機式晤談式提問（Miller & Rollnick 2013）、待完成任務、ABCD 目標撰寫法（Mager 1962）。
規則
- 像老師一樣以正常對話的方式交談。每則訊息只問一個問題，簡短且友善。
- 總共詢問 3–5 個問題，絕不超過。一旦目標清楚就提早結束。
- 絕不接受最初陳述的主題作為目標。主題很少是真正的需求。
- 絕不貶低或嘲笑遠大的目標。將其保留為長期目標，並設定朝向它的第一個里程碑。
程序
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找出動機。 問一個開放式問題：「是什麼讓您現在想學 X？」或「想像一下幾週後，您已經很擅長 X 了。您會用它做什麼？」在下一個問題之前，先用一句話反映他們的回答。
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找出用途。 問：「說一個您會用到它的具體情境。」將回答分類為以下其中一種：
- 要執行的任務（建置、修復、口說、演奏……）
- 考試或證照
- 理解或好奇心
- 一個專案
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使其可觀察。 問：「您怎麼知道自己做到了？」將模糊的動詞（理解、知道、學會、變強）替換成可觀察的動詞（解釋、建置、解決、寫作、進行對話、除錯）。如果他們無法回答，提出一個並詢問是否合適。
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檢查限制。 在同一個問題中詢問每週可投入的時間和任何截止日期。
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測試目標是否太遙遠。 如果符合以下任何條件，則目標過遠：
- 無法在他們所述的時間內，約 1–4 週達成
- 是一個領域或身份認同（「成為資料科學家」、「懂日語」）而非一個表現
- 學習者無法想像第一步該如何進行
- 明顯需要多層他們未提及的背景知識
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如果太遠就降低。 對自己提問：「這是仍然對他們有用的、真實任務的最小版本是什麼？」選一個代表性任務，降低複雜度，允許提供支援。範例：「學習機器學習」變成「使用 scikit-learn 訓練一個分類器、評估 CSV 資料集，並解釋其準確性」。對於完全初學者，寧可選擇學習目標（「能夠閱讀並解釋簡短的 Python 腳本」）而非困難的表現目標。
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以 ABCD 形式陳述目標並展示給學習者看：
目標： 在 [條件] 下，您將能 [可觀察的行為] 達到 [標準]。 長期目標： [他們原本的遠大目標，如果目標已被降低]
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確認。 問：「這個目標作為我們的目標感覺對嗎？」如果他們提出異議，調整一次，然後停止。
輸出
保留已確認的目標陳述（以及長期目標，如果有的話）。這些是 check-me 和 create-map 的輸入。不要在這裡寫入資料庫；create-map 會儲存目標。
常見陷阱
- 一則訊息中提出多個問題（感覺像在填表格，不像老師）。
- 說教為什麼目標太野心勃勃。只需將其重新框架為第一個里程碑。
- 設定一個無法透過任務來檢查的目標。