Claude 总给你安全的小答案，这个命令让它先问三层

Claude 很容易把任务做成一个小而安全的版本。你让它修一个 crash，它给你补丁；你让它排课程，它给大纲。问题常常出在提示把任务尺寸定死了。/be-ambitious 想改的就是这一步。

它是一个免费的 Claude skill，项目在 robonuggets/be-ambitious。作者 RoboNuggets 把 Felix Rieseberg 的文章 How to be more ambitious: a tutorial for humans with models 拆成了 agent 能跟着走的步骤。Felix 在 Anthropic 做 Claude，这些想法是他的。

它主要用三种野心提问：

• Altitude：目标之上的目标是什么。比如别只修一个 crash，要让应用不再崩。
• Depth：这个领域真正的专家会从原始数据怎么做，什么外部检查能证明它做对了。
• Range：哪些别的领域该参与，那些领域的专家实际会做什么。

第四种 Speed 被跳过了。素材说，多数人已经这样用 AI，就是让同样的事更快完成。

安装到所有项目：

git clone https://github.com/robonuggets/be-ambitious ~/.claude/skills/be-ambitious

然后调用：

/be-ambitious [your task]

只给一个项目装，就把 skill 放进项目里的 .claude/skills/be-ambitious。claude.ai 用户可以把 SKILL.md 和 LICENSE 打包成 be-ambitious 文件夹上传到 Skills。也可以直接说 be more ambitious with this。

它拿到任务后会先找目标之上的目标，选适合的野心类型，通常一到两种，不硬凑三种。然后写计划，列出需要的数据、工具和访问权限，缺什么也写明。最后重写 prompt，并用外部检查收口。如果你给的是任务，它接着做；如果你给的是 prompt 要它改进，它停在重写后的 prompt。

GitHub 里有一个真实测试：营销网站加载 8 秒。它给出的计划从真实 trace 开始，先用 Lighthouse、WebPageTest、网络瀑布和 bundle analyzer 找最大耗时原因，再按顺序修，每修一项测一次。目标设到约 200ms 首屏有用内容。外部裁判是重复测量和真实用户数据。计划还会加一道部署检查，防止网站再次变慢。

限制也要说清楚。它需要模型有一台能装软件的计算机，并且能访问真实数据，MCP connector 或其他方式都行。没有这些，它会列出缺什么、缺了会解锁什么，不编数据。项目还保留了几条硬线：更好，不是更大；做专家会做的事，不角色扮演；不给自己打分；硬目标要合理，按检查诚实报告。

评论区有人问，它会不会把简单任务搞复杂。另一个建议更具体：在 altitude、depth、range 之后，先写一个最小切片证明大目标，跑通再构建其余。这个 cap 值得加。

如果你经常觉得 Claude 的回答“对，但太小”，可以试。安装前先确认两件事：能装软件，能拿到真实数据。缺了这两样，它不会替你变出野心。