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Intake-First Planner

Codex-Skill für schema-gesteuerte Informationssammlung vor der Planung und Implementierung von Lösungen.

Was ist Intake-First Planner?

Dieser Skill ist für Projekte konzipiert, die nicht auf Basis von Annahmen oder geschätzten Parametern durchgeführt werden dürfen – z. B. Layoutplanung von Arbeitsplätzen und Möbeln, Geräteplatzierung, Kabelführung, Zeitplan- und Ressourcenoptimierung, Simulationsaufbauten und andere constraint-basierte Systeme. Der Skill zwingt den KI-Agenten dazu, zuerst alle notwendigen Fakten und Szenarien explizit zu erfragen, bevor irgendwelche domänenspezifischen Lösungen implementiert werden. Dazu gehört das Ausfüllen eines strukturierten YAML-Schemas durch den Benutzer, wobei fehlende Parameter in einer standardisierten „Missing Parameters“-Ausgabe gemeldet werden. Der Skill unterstützt die Plattformen von Codex und kann als Open-Source-Skillpaket veröffentlicht werden. Er stellt sicher, dass Annahmen vermieden werden und die Implementierung erst nach vollständiger Informationsaufnahme erfolgt, was besonders bei räumlichen, physikalischen und ressourcenabhängigen Planungsaufgaben kritisch ist.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add Jeremy-01/intake-first-planner

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Dokumentation

Was macht Intake-First Planner?

Verwenden Sie diesen Skill für Projekte, die nicht auf Basis von angenommenen Parametern fortfahren dürfen: Planer für physische Layouts, Werkbank- oder Möbelanordnungen, Geräteplatzierung, Kabelführung, Zeitplan-/Ressourcenoptimierung, Simulationsaufbau und ähnliche constraint-basierte Systeme. Gehen Sie davon aus, dass der Benutzer ein kompletter Anfänger sein könnte: Erklären Sie, welche Informationen in einfacher Sprache benötigt werden, stellen Sie ausfüllbares YAML bereit und vermeiden Sie es, dass der Benutzer Implementierungsdetails verstehen muss.

Kernregel

Lösen, optimieren, empfehlen oder erstellen Sie keine domänenspezifische Logik, bis die erforderlichen Fakten und Szenarien explizit genug sind, um Annahmen unnötig zu machen. Wenn kritische Daten fehlen, geben Sie eine „Fehlende Parameter“-Intake-Antwort aus und stoppen Sie vor der Implementierung.

Arbeitsablauf

  1. Klassifizieren Sie die Anfrage:
    • Nur Intake: Der Benutzer möchte Anforderungen, Schema oder Prompt-Bereinigung.
    • Build nach Intake: Der Benutzer möchte Code, Tests, Berichte oder ein wiederverwendbares Projekt.
    • Skill-Authoring: Der Benutzer möchte einen wiederverwendbaren/Open-Source-Skill oder ein Prompt-Paket.
  2. Wählen Sie die relevante Referenz aus:
    • Allgemeiner wiederverwendbarer Arbeitsablauf: Lesen Sie references/intake-workflow.md.
    • Räumliche/Layout-Planer: Lesen Sie references/spatial-layout-domain.md.
    • Three.js-Berichte oder 3D/visuelle Ausgabe: Lesen Sie references/threejs-visualization.md.
    • Konvertieren eines einmaligen Prompts in einen wiederverwendbaren Skill: Lesen Sie references/prompt-to-skill.md.
    • Skill-Packaging/Open-Source-Konvertierung: Lesen Sie references/skill-packaging.md.
  3. Erstellen oder aktualisieren Sie eine strukturierte Faktenquelle, normalerweise YAML oder JSON.
  4. Steuern Sie die Ausführung:
    • Wenn erforderliche Fakten fehlen, geben Sie nur die Checkliste der fehlenden Parameter, ein vorgeschlagenes Schemafragment, erforderliche Szenarien und explizite Nicht-Annahmen zurück.
    • Wenn Fakten vollständig sind, implementieren Sie das Projekt unter Verwendung der Faktenquelle als maßgebliche Eingabe.
  5. Für Python-Projekte bevorzugen Sie uv-Befehle. Fügen Sie immer venv + pip-Wiederherstellungsbefehle in Handoff-/Wiederherstellungsdokumente ein.
  6. Lesen Sie keine alten Session-JSONL-, Chat-Logs oder früheren Unterhaltungen, es sei denn, der Benutzer bittet ausdrücklich um Verlaufswiederherstellung.

Ausgabemuster

Bei fehlender Eingabe verwenden Sie diese Form:

Ich brauche ein paar konkrete Maße, bevor ich das sicher lösen kann. Sie können antworten, indem Sie das folgende YAML ausfüllen; unbekannte Werte können `null` bleiben.

**Fehlende Parameter**
- ...

**Vorgeschlagenes YAML**
```yaml
...
```

**Zu bestätigende Szenarien**
- ...

**Nicht angenommen**
- ...

Für die Implementierung erstellen Sie ein Projekt mit:

  • pyproject.toml, src/, tests/, examples/, reports/, outputs/
  • Einem strukturierten Konfigurationsbeispiel als einziger Faktenquelle
  • Visuellen Berichten mit Draufsicht-SVG/HTML und einem Three.js 3D-HTML-Viewer, wenn Geometrie oder Layout betroffen ist
  • Deterministischen Tests für Parsen, Transformationen, Randbedingungen, Bewertung und mindestens einer Szenarien-Regression
  • HANDOFF.md, RECOVERY_README.md und PROJECT_CONTEXT.md mit sowohl uv- als auch venv + pip-Befehlen

Wiederverwendbare Assets

  • schemas/intake_project.schema.yaml: generisches Schema-Template.
  • schemas/spatial_layout.schema.yaml: Template für räumliche/Layout-Schemas.
  • references/threejs-visualization.md: Standard-Anleitung für 3D-Visualisierung.
  • examples/workstation_layout_request.yaml: Beispiel für eine Domänenanfrage.
  • examples/furniture_layout_request.yaml: Beispiel für Raum-/Möbelplanung.
  • examples/equipment_cable_routing_request.yaml: Beispiel für Geräteplatzierung und Kabelführung.
  • scripts/check_skill_package.py: Leichter Paket-Sanity-Checker.

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