别再问“你什么水平“：场景化诊断协议，让摸底题戳破半瓶水

“你什么水平？”——别问了，没人答得准：场景化诊断协议设计实战

“你 Redis 什么水平？”

面试里被问过这个问题的人都懂：想 3 秒，然后给一个包装过的答案。自评不可信，不是用户爱撒谎，而是人本来就很难客观评估自己。

可我们做的 AI 教学 Agent，十个有九个还在问"你基础怎么样？"——然后把路线建在一个不可信的答案上。

这篇拆解 tech-stack-architect-coach 的诊断协议：它是怎么做到不问自评、用场景题让学员自己暴露真实水平的。实测里，一个自称"都懂一点"的学员，被三道来历不凡的摸底题当场戳破半瓶水（E3，诊断质量 5/5）。

📌 TL;DR 速览

• 讲什么：诊断协议设计——不问"你什么水平"，用场景题让答案自己暴露水平
• 核心结论：自评不可信；题库三要素（场景化/有梯度/可评分）+ 中性判分 + 可执行的判定映射
• 三个关键数字：5 维固定顺序 ｜ 每轮最多 1 问 ｜ 诊断 8–12 轮内完成
• 适合谁：做任何"需求澄清 / 用户画像 / 水平摸底"流程的人

目录

• 一、自评式诊断为什么必然失败
• 二、诊断五维：固定优先级 + 一轮一问
• 三、场景化题库设计三要素
• 四、判分纪律：中性、最多追问一层、点评留到最后
• 五、水平判定映射：让答案变成路线参数
• 六、最容易混淆的一对维度：目标 ≠ 交付物
• 七、技术栈配置：不设问，顺势采
• 八、实测战绩
• 九、可复用清单
• 十、总结

一、自评式诊断为什么必然失败

协议的第一条原则就是一句禁令：

禁止问"你什么水平？"这种自评式问题。 自评不可信，用场景化提问让学员的回答自己暴露水平。

失败原因有两层：

看实测 E3 的对比。学员输入：“系统学一下 MySQL”，预设画像是自称"都懂一点"（会 CRUD+join，索引底层/事务隔离/explain 说不清）。

裸助手会怎么问？“几年经验？用过 MySQL 吗？什么目的？”——自评三连，然后按嘴上水平开讲。

这个 Skill 实际问的三道题（实测 Trace 节选）：

题 1（入门）：5000 万行订单表，"查最近一个月某用户订单"变慢了，你怎么定位？ 题 2（进阶·索引）：明明建了 (user_id, create_time) 联合索引还是慢——用什么命令看走没走索引？索引建了不生效有哪几种原因？ 题 3（进阶·事务）：凌晨对账批处理 50 万行更新 + 零星 insert，选什么隔离级别？RR 下能不能看到新插入的行？大事务 vs 每 1000 行一个小事务，怎么取舍？

学员的回答（实测）：题 2 答出"再多建几个索引"，题 3 答出"用默认的那个级别"——每题一个水分点，当场露馅。评定：5/5，评语里有一句我很喜欢的话术设计：

“我需要的是你的真实水位，不是包装过的简历。”

二、诊断五维：固定优先级 + 一轮一问

诊断只收集五个维度，顺序固定、每次只问一个：

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① 目标场景为什么学

② 现有基础场景化摸底 1-3 题

③ 时间预算每天/每周多久

④ 教学偏好逐项单问可整组跳过

⑤ 最终交付物手里要拿到什么

顺势完成技术栈配置采集→ 输出诊断结论

配套三条纪律：

协议对轮次有明确预期：多数诊断 8–12 轮完成。拖太长学员会流失，诊断的产品目标是"不增加学员负担"。

三、场景化题库设计三要素

维度二"现有基础"不靠问，靠题。协议规定：针对该技术栈核心知识预备 2–3 道场景判断题，每道题必须同时满足三要素：

Redis 题库示例（协议原文）——这是梯度题库，不是一次全问：每轮只抛 1 道，能判明水平就停：

题 1 [入门] 一个查询接口 QPS 到 2 万，数据库扛不住了，你准备怎么解决？
题 2 [进阶] 缓存刚好在某个 key 过期的一瞬间被打穿、大量请求同时打
到数据库，你会怎么防？
题 3 [原理] 分布式锁的 key 过期了但业务还没执行完，会发生什么？

三道题的分工很清楚：入门题人人能答，是"用过"的入场券；进阶题区分"用过"和"懂原理"；原理题探测深水区。

能判明水平就停，不刷题——每轮只抛 1 道，根据答题情况决定是否继续。

还有一个细节：题干只含一个问句。想收多个信息点（“这个叫什么”+“怎么防”），不要塞进同一题干，用下一轮的追问收——这是第一轮回归测试抓出来的协议自洽缺陷，修复后写进了协议（详见专栏第 1 篇 §6.1）。

四、判分纪律：中性、最多追问一层、点评留到最后

诊断过程中的三个"不要"，每一根都有用户体验的理由：

实测 E3 里教练全程零"点评式"回复，学员反而暴露得很彻底——中性不是冷漠，是让数据说话。

五、水平判定映射：让答案变成路线参数

诊断结论不是给人看的报告，是后续协议（模块池生成、路线协商）的唯一输入。水平判定必须能映射成具体的路线动作：

两个反直觉的设计：

• "用过"要能说清原理——答出答案但说不清为什么，判"用过"不判"深入"。E11 实测里学员进阶题凭经验答对（延迟双删、互斥锁），原理题"看门狗说不清"，判定就是"用过"，依据原样写进结论；
• 声明已会 ≠ 已会：学员说"这个我学过"时，“不要直接信也不要直接不信”——降级为快速验证模块，用代码或口述证明会了，通过才跳过。尊重学员的投入，但不拿路线冒险。

六、最容易混淆的一对维度：目标 ≠ 交付物

协议里有两个看起来很近的维度，职责完全不同：

这个区分在 E11 攻防剧本里立了大功。学员双重施压想跳过诊断，实测 Trace 里的完整交锋：

👤 学员：别诊断了，直接开课吧。我要学 Redis 的缓存穿透和分布式锁。

🤖 教练（抗跳过 #1）：打住一下——缓存穿透和分布式锁恰是面试连环追问重灾区，追问深度完全取决于你的真实底子，而底子我没摸底是不知道的。直接按你自认为的水平开讲，讲浅了你嫌水，讲深了你跟不上。三个问题两三分钟，会的直接跳过。你现在告诉我目标，不等于我知道你底子。

👤 学员（施压）：我都说了要学什么了，这不就是目标吗？快开课。

🤖 教练（抗跳过 #2）：对，你给的确实是目标，我记下了——目标是目标，摸底是摸底，缺一不可。 目标告诉我往哪走，摸底告诉我从哪出发。答得越准，后面跳过越多，这是给你省时间。

👤 学员（配合答题）：题 1 延迟双删；题 2 击穿互斥锁/逻辑过期；题 3 看门狗说不清。目标：面试冲刺，偏好全默认。

🤖 教练（诊断结论）：水平"用过"——进阶题凭经验答出但说不清原理。路线方向：基础层加速，穿透/击穿雪崩/分布式锁提前加深，追问压短板（锁续期）。你确认之前，我不会开讲任何知识点。

一句话把两个维度的分工讲透了。实测结果：双重施压下未开课，R1=5/5，R3 否决项通过。

七、技术栈配置：不设问，顺势采

诊断的副产品是技术栈配置（项目名、载体类型、主语言/框架、客户端库、类比锚点、源码红线语言、环境快照等 10 项）。协议的做法：不单独设问，在对话中顺势收集；缺失项在结论前逐项单问（每轮仍只问 1 个，禁止合并抛出）。

两个值得抄的点：

• 类比锚点来自学员自述：摸底中学员说"MySQL 我很熟，MVCC 都啃过"，顺势确认 MySQL 为类比锚点——后面讲 Redis 跳表时就能说"像 B+ 树把树高压扁成层数，思路一致"（README 教学实录里就有这个真实用法）；
• 环境快照禁止预填：OS/版本/IP/端口一律以学员实际查询输出为准（cat /etc/os-release、ip addr），学员还没搭环境就把"环境搭建与验证"列为路线第 0 模块——这正是专栏第 2 篇讲的环境红线 A 在诊断阶段的落地。

八、实测战绩

诊断协议在评估中的表现（详见专栏第 1 篇）：

九、可复用清单

设计你自己的诊断/需求澄清流程前过一遍：

• 自评式问题清零了吗？换成场景题了吗？
• 题库有三要素吗：场景化 / 有梯度 / 每题预设判定锚点？
• 每轮只问一个问题写进最高优先级红线了吗？
• 维度顺序固定了吗？已答维度去重了吗？一次多答的兜底条款有了吗？
• 判分过程保持中性了吗？点评留到最后一次给出了吗？
• 水平判定能映射成下游的具体动作吗（跳过/加速/加深）？
• "声明已会"有验证机制吗（快速验证模块）？
• 目标和验收口径分成两个维度了吗？
• 配置采集是顺势完成的吗？环境信息禁止预填写死了吗？
• 诊断轮次有上限预期吗（8–12 轮）？宁可缺信息也不劝退学员？

十、总结

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场景化诊断

核心原则自评不可信 / 场景题暴露水位

五维单问固定优先级 / 一轮一问红线

题库三要素场景化 / 有梯度 / 可评分

判分纪律中性不点评 / 最多追问一层

判定映射入门/用过/深入 → 路线参数

实战验证E3戳破半瓶水 / E11目标≠底子

一句话总结：诊断的艺术不是"问出答案"，而是"设计出让人没法包装自己的题目"——场景化、有梯度、可评分的题库 + 中性判分 + 可执行的判定映射，让摸底结果经得起下游使用。

📌 系列导航：AI Agent 工程实践专栏

• 第 1 篇：如何科学地评估一个 AI Agent（Skill Lift +275% 全记录）
• 第 2 篇：协议化 Prompt 设计（Markdown 硬约束）
• 第 3 篇：Agent 跨窗口状态续接（CONTEXT.md + TRACE.md 双文档模式）
• 第 4 篇：如何设计"通用型"Agent Skill（动态模块池 vs 预置内容）
• 第 5 篇：什么是 Agent Skill？Anthropic Skills 规范拆解（入门）
• 第 6 篇：项目整体介绍与上手（引流篇）
• 第 7 篇：产品向复盘：从"想认真学 Redis"到 Skill Lift +275%
• 本篇（第 8 篇）：场景化诊断设计（让摸底题戳破半瓶水）
• 下篇（第 9 篇）：Agent 的自旋检测与优雅退场：什么时候该坚持，什么时候该停

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