DeepThink — 让 AI 学会深度思考

CHAPTER I · 自适应深度

不是每个问题,都值得重装上阵。

「今天周几?」不该触发八百字推理;「该迁移到微服务吗?」不该敷衍一句。回答之前,先回答:这件事,值得想多深?

简单的,就让它简单。

Quick Mode

「我应该用 Redis 吗?」

取决于场景:需要高速缓存或会话存储就上;只是普通 KV 持久化就未必。
1-3 句 · 直达 · 停止

一句话能答,就一句话答完
零协议开销,零结构化八股
事实查询 · yes/no · 口算 · 概念解释

复杂的,就给它仪式。

Deep Mode

「PostgreSQL 还是 MongoDB?」

声明假设 → 拆解子问题 → 探索三条推理路径 → 四重验证 → 分场景作答
完整协议 · 附置信度

强制声明关键假设,对抗先入之见
low / medium / high 三档思考深度
置信度不足,便自动迭代重来

CHAPTER II · 推理协议

七步如七问,
步步皆有出处。

Deep Mode 不是黑盒。每轮分析伴随验证,假设被证伪就推翻重来——像一份严谨的论文,而非一次即兴发言。

问题拆解 decompose

分解为最小逻辑子问题,按依赖排序,明确目标与成功标准。

ii.

假设声明 declare assumptions

强制列出关键假设并自验:✅ 成立 / ❌ 不成立 / ❓ 待验证——对抗"初始假设锁定"。

iii.

苏格拉底追问 socratic probe

澄清、假设、证据、反例、替代方案、后果——六问筛掉伪问题。

iv.

树状探索 tree of thoughts

高复杂度问题必须并行探索 2-3 条推理路径,比较之后再深入。

搜索验证 verify, never guess

不确定就查,禁止猜测。每轮列出未验证的信息点,查证完毕再继续。

vi.

四重验证 cross-validate

反思反转、第一性原理、逆向倒推、自洽性检验——结论必须连过四关。

vii.

置信度评级 rate confidence

High / Medium / Low。置信度不足?回到第一步,继续迭代。

Fig. 1 — 推理流程

问题  → 拆解 → 假设声明 → 树状探索
  → 苏格拉底追问 → 多层分析
  ↓
    自验假设 ✅ ❌ ❓
  ↓
  四重验证 ←— 迭代(置信度不足)
  ↓
  完整性确认 → 输出 + 置信度

Fig. 2 — 置信度量表

High 假设均已验证 · 可直接采纳

Medium 存在未决假设 · 建议复核

Low 证据不足 · 触发迭代

诚实标注不确定性,比假装确定更有价值。

CHAPTER III · 安装

一行命令,
二十余种工具通用。

基于 Agent Skills 开放标准发布。协议本身平台无关——Claude Code 用 /deepthink,Cursor、Copilot 用前缀触发,其余工具自动识别。

Claude Code·Cursor·Codex·GitHub Copilot·Windsurf·Gemini CLI·Cline·Roo Code·Zed·VS Code·Goose·AMP·等

$ npx skills add wxhou/deepthink

Claude Code/deepthink 你的问题 Cursor / Copilotdeepthink: 你的问题 其他工具自动识别,无需配置

在 skills.sh 查看此技能 · GitHub 源码