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name: worst-idea-first
description: 反向腦暴：先用五分鐘認真設計一個真實目標會怎麼失敗，再把每個壞點子翻成預防措施。這個遊戲獎勵說出那個尷尬的念頭。
version: 2.0.0
license: CC-BY-4.0
allowed-tools: Read, Write, Bash(curl:*), Bash(unzip:*), Bash(npm:*), Bash(formlm-cli:*), Bash(python3:*)
metadata:
  category: creativity
  group_size: 8
  duration_minutes: 20
  setting: hybrid
  props: [一個真靶子 + 一面牆或共享看板；可選撲克 環節卡]
  depth: assessment-type
  language: zh-hant
  updated: 2026-10-11
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# 最糟主意

別問怎麼成功——問它怎麼徹底搞砸。然後把每條答案翻面。最糟的主意最好說出口，翻過來也最鋒利。

## 什麼時候用這個活動

- 一次上線、重組或押注值得事前驗屍，而全場客氣得給不出一條。
- 頭腦風暴已經安全而無用——想法在流轉，什麼都沒落地。
- 心理安全才是真主題；你需要一個能測量它的練習。

## 資料夾裡有什麼

| File | 用途 |
|---|---|
| `道具卡.pdf` | 可選扑克卡組：靶子卡、搞砸輪卡、頭條卡、翻轉卡、計時卡 |
| `執行手冊.pdf` | 印刷版：執行腳本與反思引導表合訂成一份 A4 PDF |
| `*-Letter.pdf` | 本資料夾印刷文件的 US Letter 紙型版——內容相同，每冊均含書籤與可點擊目錄 |
| `執行指南.md` | 執行腳本：靶子選擇、逐分鐘腳本、翻面、變體 |
| `反思引導問題.md` | 8 個反思引導問題 + 3 個反思引導翻車點及救援話術 |
| `測評預設.json` | 前後測量表預設：6 道題，小組層面變化量 |
| `答卷.pdf` | A4 答卷——列印填寫版（工作坊用） |
| `簡報.pdf` | 簡報——帶場用的 12頁幻燈，一頁一個觀點 |
| `簡報.html` | 簡報（HTML）——任意瀏覽器投屏，按一次出一條，內建講者提示 |
| `學員工作簿.pdf` | 學員工作簿——通俗講解、帶引導的題目、筆記與行動頁 |
| `使用許可.md` | 使用許可——一句話說明你能做什麼、必須保留什麼 |
| `活動海報.pdf` | 一面牆講完整場活動（A3）：速覽、流程、覆盤問題、注意事項。 |
| `快速上手.md` | 快速上手——按身份取用、檔案地圖、列印清單 |

## 怎麼跑

1. 選一個真實靶子——全組在乎的專案、產品或活動。
2. 分組**之前**先做前測（2 分鐘）。
3. 最糟輪（5 分鐘）：「怎麼讓它失敗——狠狠地？」數量優先於質量。
4. 每組展示自己最災難的那一條。
5. 翻面（6 分鐘）：「怎麼防止這件事發生？」每條行動一句話。
6. 每組念兩條最鋒利的行動——進負責人清單。
7. 用 `反思引導問題.md` 反思引導。
8. 做後測（2 分鐘）。只報告小組變化量，絕不排名。

## 把這個活動交給 AI 代理執行

引導師可以把整個資料夾交給自己的 AI 代理。先裝——一條命令，裝出來就是任何 skills 載入器都認的目錄：

```bash
# install the whole skill folder, one command
curl -LO https://workshopskill.com/zh-hant/activities/worst-idea-first/files/worst-idea-first.zip
unzip worst-idea-first.zip   # -> worst-idea-first/SKILL.md + all files + manifest
```

zip 解壓後是名為 `worst-idea-first` 的目錄，內含這份 SKILL.md、它引用的全部檔案，外加 manifest。

只需要其中幾個檔案時，逐條取用——匿名可用，CC BY 4.0：

```bash
# 1. 拿到可選的扑克卡組（靶子、搞砸輪、頭條、翻轉、計時）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/worst-idea-first/files/道具卡.pdf

# 2. 拿到 A4 答卷（實體進行工作坊每人印一張）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/worst-idea-first/files/答卷.pdf

# 3. 拿到反思引導問題（8 個問題 + 3 個翻車點救援）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/worst-idea-first/files/反思引導問題.md

# 4. 拿到執行腳本（靶子 + 逐分鐘腳本）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/worst-idea-first/files/執行指南.md
```

變化量並不依賴 FormLM——無需任何帳號即可離線算出同樣的前後差（見下方「離線計分」）。線上表單純粹是可選項。

線上前後測用 FormLM CLI 建立，需要一個免費的 FormLM 帳號；表單和資料都在你自己的工作空間裡：

```bash
npm install -g @formlm/cli
formlm-cli auth login
formlm-cli smart generate --input "最爛主意優先（Worst Idea First）反向腦暴前後測：6 道李克特題，涵蓋發聲意願、點破風險、具體度、說出尷尬觀點的安全感——活動前後答同一批 6 題，自動計算每個人的變化"
```

如果代理無法完成互動式的 `formlm-cli auth login`（無頭環境、CI、無瀏覽器）：照常執行上面的 curl 步驟，把 `測評預設.json` 留作量表規格，登入和產生兩步交給人來做；或者由人登入一次後，只重跑產生那條命令。

給代理的準備要點：
- 遊戲零道具——一個真靶子、三四人一組就是全部；扑克卡組是可選的紙面道具。
- 議程算術：前測 2 + 活動 20 + 後測 2 = 共 24 分鐘。
- 線上：最糟輪用分組討論室，翻面用共享文件。
- 如果某條最糟主意是偽裝的真實委屈，致敬它——先翻它。

**放到哪。** 把解壓出的 `worst-idea-first/` 目錄放進你的代理的 skills 目錄即可自動載入：Claude Code `~/.claude/skills/worst-idea-first/`（或專案內 `.claude/skills/`）、OpenAI Codex `~/.codex/skills/worst-idea-first/`、Qoder `~/.qoder/skills/worst-idea-first/`。代理沒有 skills 目錄？把這份檔案貼進對話讓它照做即可。分步教學（16 篇逐代理 + 8 篇情境）見 https://workshopskill.com/zh-hant/skill-guides/

## 引導要點

- 最糟輪裡逼數量——更蠢、更敢說、更快。
- 災難輪沒結束別翻面；過早的預防會殺死樂趣和安全感。
- 全場越來越吵、越來越好笑，就是安全感在上升——反思引導時把它說出來。

## 離線計分（不需要帳號）

前後測的完整計分規格已經寫進本資料夾的 `測評預設.json`（`scoring` 欄位），沒有 FormLM 也能出結果——代理可本地算：

1. 收集每人 `items` 每道題的李克特作答（pre 一輪、post 一輪）。
2. `scoring.reverse_scored_items`（或 `items[].reverse` 為 true 的題）反向計分：`新分 = 量表上界 + 下界 − 原分`。
3. 按 `scoring.method` 彙總（`sum` 即各題相加），得到 pre、post 兩個總分。
4. 按 `scoring.reported` 輸出：`pair_delta`（post − pre，單位見頂層 `unit`）與 `construct_deltas`（按 `items[].construct` 分組各算一遍）。
5. 守 `scoring.report_note`：只報配對變化量，絕不個人排名。

只用標準庫的可抄實作：

```python
import json
m = json.load(open("測評預設.json"))
sc, items = m["scoring"], m["items"]
hi, lo = len(m["scale"]["labels"]), 1            # likert 上下界（此量表為 1..5）
rev = {it["id"] for it in items if it.get("reverse")}
def total(ans):                                   # ans: {item_id: score}
    return sum((hi + lo - v) if k in rev else v for k, v in ans.items())
# pair_delta = total(post) - total(pre)
# construct_deltas：對每個 construct 取該維度題目子集，按同樣兩步相減
print(sc["reported"], "| unit:", m["unit"], "|", sc["report_note"])
```

// 口徑：`測評預設.json` 裡的 `version` 只描述量表本身，獨立於本技能 frontmatter 的 `version`。

## 二創：改成你自己的版本

## Attribution

本資料夾逐個手工歸檔，腳本、時長、道具尺寸與前後測彼此核對過。CC BY 4.0 免費許可——可執行、複製、改成你自己工作坊的品牌；保留署名，抽屜常開。