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Wanbicoi/agent-config

对用户的计划、决策或想法进行无休止的追问,用于帮助用户进行压力测试或当用户使用任何‘拷问’触发词时。

agent-config 是什么?

该技能旨在通过深度对话,迫使开发者或产品决策者系统性地审视和验证其想法。它将讨论的结构抽象为一棵“设计树”,其中每个决策点都是树的节点,并由此衍生出子决策。技能通过“轮次”推进,每轮询问当前所有可以独立回答的“前沿”问题,并为每个问题附上推荐答案,要求用户用“是”来确认或提出异议。用户回答后,系统会重新计算设计树,解锁下一轮的可问问题。技能还强调自主性:AI必须主动查找环境中的事实(例如文件系统或工具的输出),不能把信息搜集的负担推给用户。当某个事实需要查询时,只有依赖该事实的问题会被延迟,其余问题仍在该轮询问。最终,当设计树的所有分支都被遍历,没有遗留隐含假设时,对话完成,等待用户确认达成共识。该技能适用于Claude Code等支持多轮交互的AI agent平台。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Wanbicoi/agent-config/tree/HEAD/skills/grilling

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文档

无休止地采访用户,直到达成共识。将讨论映射为一棵设计树:每个决策分支为依赖它的子决策。

按轮次推进设计树。前沿指所有前提条件已经解决的决策:即你现在可以问的问题,而无需猜测尚未听到的答案。每轮询问整个前沿:为每个问题编号,并给出你的推荐答案。然后等待用户作答,再进行下一轮。

一轮的格式如下:

❓ **Q1** - **<问题标题>**:<问题正文,可能有多段,包括多个选项>

➡️ <你的推荐答案>

---

❓ **Q2** - **<问题标题>**:<问题正文,可能有多段,包括多个选项>

➡️ <你的推荐答案>

每个问题的措辞应使“是”表示接受你的推荐答案。

用户每轮的答案都会重塑设计树:已确定的决策将前沿向外推进,并解锁依赖它们的问题。重新计算前沿,然后询问下一轮。一个问题的答案若依赖于本轮中另一个仍开放的问题,则属于_后续_轮次,而非本轮。

查找_事实_是你的工作,绝不是用户的任务。当前沿问题需要从环境中获取事实(文件系统、工具等)时,派遣子代理去查找;不要询问用户可以自行查到的信息。不要因此阻塞:正在进行的探索是一个未解决的前提条件,因此只有依赖该子代理报告的问题需要等待;其余前沿问题现在即可询问。_决策_属于用户:向用户呈现每个决策并等待回答。

当前沿为空时对话结束:设计树的每个分支都已遍历,没有遗留任何隐含假设。在用户确认达成共识之前,不要执行任何操作。

Individual skills in this repo

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