zitao4588-create/goal-task-prompt

Codex-Fertigkeit zur Umwandlung grober Aufgaben in verifizierbare /goal-Prompts, Loop Cards und Multi-Agent-Pläne.

Was ist goal-task-prompt?

Diese Fertigkeit wandelt vage oder grob beschriebene Aufgaben in strukturierte, verifizierbare /goal-Prompts um, die in Codex-ähnlichen Umgebungen verwendet werden können. Sie generiert außerdem Loop Cards und mehrstufige Multi-Agent-Pläne, die die Arbeit auf verschiedene Agenten oder Iterationen aufteilen. Entwickler und KI-Agenten-Nutzer profitieren von klaren, umsetzbaren Spezifikationen, die die Ergebnisse besser vorhersagbar und testbar machen. Unterstützt wird die Fertigkeit für Codex-Plattformen und ähnliche KI-Entwicklungstools, wobei die Ausgabe direkt in die entsprechenden Prompt-Formate eingespeist werden kann. Die Funktionsweise basiert auf einer Analyse der Eingabeaufgabe, Zerlegung in Teilziele und Erstellung eines maschinenlesbaren /goal-Formats sowie ergänzender Loop-Karten zur Iterationssteuerung.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht goal-task-prompt?

Codex-Fertigkeit zur Umwandlung grober Aufgaben in verifizierbare /goal-Prompts, Loop Cards und Multi-Agent-Pläne.

Übersicht

Diese Fertigkeit nimmt eine grobe Aufgabenbeschreibung entgegen und erzeugt daraus:

  • /goal-Prompts: Verifizierbare, klar definierte Ziele, die von einem KI-Agenten direkt ausgeführt werden können.
  • Loop Cards: Karten für iterative Arbeitsschritte, die den Fortschritt verfolgen und bei Bedarf Schleifen starten.
  • Multi-Agent-Pläne: Aufteilung der Aufgabe in Teilaufgaben, die parallel oder sequentiell von verschiedenen Agenten bearbeitet werden.

Verwendung

  1. Gib eine grobe Aufgabe ein (z. B. „Erstelle eine REST-API für Benutzerverwaltung“).
  2. Die Fertigkeit analysiert die Aufgabe und erstellt einen strukturierten Plan.
  3. Die Ausgabe enthält einen /goal-Prompt, der in Codex eingefügt werden kann.
  4. Optional werden Loop Cards für wiederkehrende Überprüfungen generiert.
  5. Bei komplexen Aufgaben wird ein Multi-Agent-Plan mit Abhängigkeiten erstellt.

Beispiel

Eingabe:

Erstelle eine Python-Funktion, die Fibonacci-Zahlen berechnet und als Liste zurückgibt.

Ausgabe:

/goal Erstelle eine Python-Funktion `fibonacci(n)`, die die ersten n Fibonacci-Zahlen als Liste zurückgibt.
Verifikation: Die Funktion soll für n=0 eine leere Liste, für n=1 [0] und für n=10 die ersten 10 Fibonacci-Zahlen zurückgeben.

Kompatibilität

  • Codex CLI
  • Codex Desktop
  • Andere kompatible KI-Agenten-Plattformen

Lizenz

MIT

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