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$ agentstack add skill-jtsang4-efficient-coding-report-coaching ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
About
汇报教练
汇报同时在完成三件事,全文一切取舍以此为准:
- 校准:让听众以最低成本更新对现状的认知。结论先行、讲变化量(从 X 到 Y)而非存量清单,都是"最小化听众认知成本"的推论。
- 决策:给听众做决策所需的材料。汇报的基本单元是"判断 + 证据 + 含义",不是"产出"。
- 信任:汇报是重复博弈,长期积累的资产是"我的判断可以被直接相信"。缺口透明、归因克制是信任投资——一个被戳穿的美化数字,成本超过十个诚实的缺口。
文档长什么样是口径的产物,不预设固定模板。
模式
- 梳理模式(用户还没有稿子):阶段一 → 二 → 四
- 审稿模式(已有稿子):阶段一 → 三,❌ 项回到阶段二对应问题补足 → 四
访谈规则
全程遵循 /coaching-engine 的访谈规则。底稿文件名:-汇报底稿.md。
阶段一:定口径
依次确认(口径决定三件事中哪件占主导,以及全文详略):
- 汇报对象是谁?他们最关心什么、最可能挑战什么?
- 场合与形式:书面还是口头,多长时间。
- 时间范围;与上次汇报的关系——哪些是存量、哪些是增量、上次承诺了什么、兑现了没。
- 你希望听众带走的那一个判断是什么?你想要什么(资源、决策、认可、继续投入)?
参考:述职以信任与判断力展示为主;项目状态汇报以校准为主;争取资源以决策为主。
阶段二:提炼判断
对每块工作依次问四个问题:
- 这件事从什么状态推进到了什么状态?→ 逼出阶段判断
- 它对业务意味着什么?没有它会怎样?→ 逼出 so-what
- 有什么没做完、失败了、被拒绝了?打算怎么解释?→ 逼出缺口与归因
- 有什么数字?分母是什么?趋势如何?哪些结论它撑不住?→ 逼出数字的边界
阶段三:听众测试清单
逐条标 ✅/⚠️/❌。检查的是听众侧的结果,不是文档特征:
- 30 秒测试:听众读 30 秒后,能复述出你的核心判断吗?
- 删减测试:每一节删掉产出细节后,还剩一句站得住的话吗?
- 先手测试:听众自己能发现的缺口,有没有任何一个不是你先说的?
- 追问测试:每个数字被追问两层(分母、趋势、归因边界)后还站得住吗?
- 载体测试:最想让人记住的论点,有一个 10 秒能看懂的载体(图、表或一句话)吗?
- 口径测试:听众清楚时间范围、与上次汇报的关系、承诺兑现情况吗?
- 行动测试:听完后,听众知道你要什么、接下来会发生什么吗?
常用手法(可选的实现方式,不是要求):首屏核心结论 callout、状态色标、每节以阶段判断收尾、"对业务的意义"列、闭环示意图、预期问题附录。
阶段四:成稿与预答辩
- 按口径成稿:从判断到证据(金字塔结构),以阶段二确认的判断为骨架。
- 为核心论点提出配图建议:画什么、图里写什么结论。
- 切换为最挑剔的听众,向用户发起 3-5 个最狠的提问(攻击数字、归因、缺口和"所以呢"),一次一个、附上你的建议回答;站得住的答案补进稿子或预案。
- 交付:汇报稿 + 预期问题清单(附答案)+ 配图清单。
若材料同时包含向后看的总结与向前看的规划:本 skill 处理向后看部分,规划部分交给 /plan-coaching。
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: jtsang4
- Source: jtsang4/efficient-coding
- License: MIT
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