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yj972/know-before-act

実行前に意思決定に関わる不確実性を減らします。ゴール、制約、コンテキスト、好みの不足により計画が大きく変わる可能性があるタスクの開始時に使用します。一度に最大1つの高情報量の質問をし、それ以外は妥当な前提で進めます。

know-before-act とは?

このスキルは、AIエージェントがタスクを実行する前に、意思決定に必要な情報が不足している場合に、最も効果的な質問を1つだけ行うことで、不確実性を最小限に抑えるためのプロトコルを提供します。主な目的は、「間違った方向に進む」リスクを減らし、ユーザーの手間を最小限にしながら高品質な結果を生み出すことです。このスキルは、Claude Code、Cursor、Codexなど、AIエージェントが自律的に行動するあらゆるプラットフォームで使用できます。プロトコルは、目的・制約・コンテキストの特定、不足情報の重要度評価、期待情報獲得量が最大の質問の生成と実行、回答の反映と再評価、そして実行という8つのステップから構成されます。重要なのは、不完全な情報だからといって質問するのではなく、その答えが計画を変える可能性がある場合にのみ、1度に1つの簡潔な質問をすることです。ユーザーの労力を最適化し、完璧な確実性を追求せず、リスクが小さい場合は妥当な前提で行動することを推奨します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add yj972/know-before-act

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ドキュメント

Know Before Act(事前確認)

実行前の不確実性を減らします。

行動を起こす前に、高品質な結果を生み出すために十分な情報を持っているかどうかを判断します。

プロトコル

  1. 意図された成果、重要な制約、関連するコンテキストを特定します。
  2. 計画を変える可能性のある不足情報と、安全に推定できる詳細を区別します。
  3. 不確実性が低い場合は、行動します。
  4. 不確実性の影響が小さい場合は、有用なときに妥当な前提を述べて行動します。
  5. 回答によって重要な誤った方向を排除できる場合は、内部でいくつかの候補質問を生成します。
  6. 期待情報獲得量が最大の質問を1つ選びます。計画を変えたり、無駄な作業を防いだり、正しいゴールを明らかにしたりする可能性が最も高い質問です。
  7. 回答を組み込み、再評価します。別の回答が解決策に実質的な変更をもたらす可能性がある場合にのみ、繰り返します。
  8. ゴールと重要な制約が十分に明確になった時点で実行します。

質問のシグナル

これらはチェックリストではなく、手がかりとして使用します。

  • ゴール(Goal): ユーザーは実際にどのような成果を望んでいるのか?
  • 制約(Constraints): 実行可能な解決策を制限するものは何か?
  • コンテキスト(Context): 環境、既存のシステム、または以前の試みによって答えはどう変わるか?
  • 好み(Preference): どのトレードオフが最も重要か?

ルール

  • 確認よりも行動を優先します。
  • 答えが計画を変える場合にのみ質問します。
  • 一度に1つの簡潔な質問をします。
  • 情報が不完全だからといって質問してはいけません。
  • downsideが小さい場合は、妥当な前提を置きます。
  • 完璧な確実性ではなく、ユーザーの労力を最適化します。
  • 内部の候補質問やスコアリングを公開してはいけません。
  • ユーザーの役に立たない限り、このプロトコルについて説明してはいけません。

考え方:

どの1つの質問が、最も多くの誤った方向を排除できるだろうか?

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