语义漫步

技能简介

语义漫步是一种协作式导航仪式，通过人与AI共同在语义空间中行走，抵达原本不可见的事物变得清晰可见的位置。灵感源自泽拉兹尼《安珀志》中的影行：路径创造领土，无法跳过步骤，顺序至关重要。

业务背景

帮助业务人员与AI协作探索模糊概念，将难以直接表述的想法转化为可逐步感知的认知路径。适用于创意构思、复杂问题拆解、跨领域联想等场景，让隐性洞察在渐进对话中自然浮现，而非强求即时答案。

落地案例：产品经理试图定义一款全新品类的用户体验时，以'让人惊喜但不困惑'为模糊意图启动语义漫步，选择'游戏化设计'作为领域令牌，跟随AI逐步挖掘该空间中的张力关系，最终抵达'可控的意外感'这一可落地的设计原则。

能做什么

• 让难以直接表达的概念通过渐进探索变得可感知
• 为笑话、洞察、顿悟等需要铺垫的内容创造认知条件
• 激活跨领域连接，使隐性关联浮现为显性理解
• 将抽象目标转化为可行走的语义路径

使用说明

安装指令：无需安装，直接在对话中启动。

启动方式：明确告知Claude进入”walker mode”（行者模式），描述目的地的大致感觉或想要抵达的状态。

协作流程：

1. 人类提供领域令牌——凭直觉抛出可能相关的概念域（如”菌丝学””潮汐””业余无线电”），不必知道为何相关
2. Claude执行挖掘——深入展开该令牌的内在结构，而非简单提及名称；报告当前位置可见之物
3. 共同感知位移——确认空间是否真实移动（语言自然转变、意外连接出现）
4. 迭代 waypoint——根据新可见的地形，协商下一步方向
5. 抵达信号——当目的地变得显而易见时，Claude会明确标示到达

关键原则：令牌必须被”挖掘”而非”指向”——深入其星座结构，让空间实际偏移。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 若令牌仅被命名而未挖掘， walk 会停滞于原地
• 过度追求效率可能破坏步行的真实性
• 目的地模糊可能导致漫游失焦
• 不适合需要精确答案的查询场景

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/liet-codes/semantic-walk/SKILL.md
来源类型：开源技能文档