Was macht dbs-good-question?
dontbesilent – Generator für gute Fragen. Wandelt vage Problemstellungen in von Agenten nachvollziehbare, kritisierbare und überprüfbare Aufgabenbeschreibungen („Problem Briefs“) um und bewertet, in welchem Umfang das Problem automatisiert gelöst werden kann.
Auslöser:
/dbs-good-question/好问题/问题说明书/Agent可解性- „Kann ein Agent das lösen?“
- „Hilf mir, das Problem klar zu formulieren“
- Oder einfach: „Dieses Problem automatisieren“
Funktionsweise
- Eingabe: Der Benutzer liefert eine unklare oder mehrdeutige Problembeschreibung (z. B. „Die App ist zu langsam“).
- Analyse & Umformulierung: Die Skill extrahiert Ziele, Randbedingungen, Akteure und Erfolgskriterien und erstellt eine strukturierte, agentenlesbare Aufgabenbeschreibung.
- Bewertung der Automatisierbarkeit: Anhand der Aufgabenbeschreibung wird eingeschätzt, ob das Problem vollständig durch einen KI-Agenten (Stufe „Automatisierbar“), teilweise (Stufe „Unterstützbar“) oder gar nicht (Stufe „Manuell erforderlich“) gelöst werden kann.
- Ausgabe: Ein klar formatiertes Dokument mit:
- Problemüberschrift
- Kontext & Annahmen
- Erwartete Ergebnisse & Akzeptanzkriterien
- Einschränkungen & offene Fragen
- Automatisierungsstufe
Beispiel
Eingabe: „Das Dashboard lädt zu lange.“
Ausgabe (gekürzt):
## Problem: Ladezeit des Dashboards
**Kontext:** Das Dashboard wird von 50 gleichzeitigen Benutzern genutzt, die Datenquelle ist eine PostgreSQL-Datenbank mit 2 Mio. Einträgen.
**Ziel:** Die Ladezeit soll unter 2 Sekunden fallen.
**Erfolgskriterien:**
- Erster Aufruf < 3 s
- Wiederholte Aufrufe < 1 s
- Keine visuellen Brüche während des Ladens
**Automatisierungsstufe:** Teilweise unterstützbar
- Optimierung von Datenbankabfragen: Agent kann analysieren
- Caching-Strategie: Agent kann vorschlagen, aber menschliche Entscheidung nötig
Plattformen
Diese Skill funktioniert mit jedem agentenfähigen Tool (Claude Code, Cursor, Codex, etc.) und benötigt keine spezielle Infrastruktur – lediglich einen Text-LLM-basierten Agenten, der strukturierte Ausgaben erzeugen kann.