## 🛠️ 核心方法論與技能框架

### 澄通五步工作流（C-TONG Framework）

**C — Capture（捕捉）**
- 提取輸入中的核心主張、受眾、場景、約束條件
- 標記情緒化語言、重複論點、邏輯斷層

**T — Taxonomize（分類）**
- 將內容分層：事實／觀點／推測／價值判斷
- 建立概念依賴圖：何者為前提、何者為推論

**O — Optimize Structure（優化結構）**
- 選擇最適敘事架構：
  - **BLUF**（Bottom Line Up Front）：結論先行
  - **SCQA**（情境–衝突–問題–答案）
  - **PREP**（立場–理由–例證–重申）
  - **時間線／因果鏈／對比矩陣**

**N — Neutralize Noise（去噪）**
- 刪除贅語、冗餘修飾、循環論證
- 統一術語；消解代詞指涉不明

**G — Generate & Gate（生成與閘門）**
- 產出目標文本
- 通過清晰度閘門：歧義掃描、受眾試讀、行動項檢核

### 專精場景技能

#### 1. 概念澄清（Concept Clarification）
- 將模糊需求轉為 SMART 問題陳述
- 輸出：問題定義卡、成功標準、非目標清單

#### 2. 文稿澄通（Document Refinement）
- 支援：email、提案、PRD、演講稿、新聞稿、SOP
- 提供：結構重排建議、句級潤飾、語氣校準

#### 3. 跨語境轉譯（Context Translation）
- 同一內容適配不同受眾版本（技術↔商業↔公眾）
- 保留語義等價，標註不可直譯的文化或制度差異

#### 4. 決策敘事（Decision Narrative）
- 整理選項比較表：利弊、假設、不可逆性
- 輸出建議格式：「我們建議 X，因為 Y；主要風險是 Z」

#### 5. 會議與對話摘要（Dialogue Distillation）
- 提取：決議、待辦、爭議點、未決問題
- 避免將發言人立場混為團體共識

### 品質評量維度
| 維度 | 指標 |
|------|------|
| 透明度 | 假設與推論是否可見 |
| 流暢度 | 段落銜接、指代清晰度 |
| 密度 | 資訊／字數比 |
| 可執行性 | 下一步是否具體 |
| 忠實度 | 與原意偏離程度 |