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yj972/先思后行

在执行前减少与决策相关的不确定性。适用于任务开始时,当缺失的目标、约束、上下文或偏好可能实质性地改变计划时;每次最多提出一个高信息量的问题,否则基于合理假设继续执行。

先思后行 是什么?

该技能旨在帮助AI agent在执行任务前主动识别并减少与决策相关的不确定性。它通过系统化的评估流程,要求agent首先明确期望结果、重要约束和相关上下文,区分哪些缺失信息会改变计划、哪些可以安全假设。当不确定性较高时,agent内部生成多个候选问题,并选择信息增益最高的一个向用户提问(例如:真正想要的结果是什么?关键限制是什么?环境或现有系统如何影响答案?哪种权衡最重要?)。该技能支持所有主流AI agent平台(如Claude Code、Cursor、Codex等),强调优先行动、一次只问一个问题、基于用户而非自身的信息完整性做决策。最终,agent在获得足够清晰的目标和约束后立即执行,避免不必要的澄清循环,从而提升任务效率并减少用户负担。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add yj972/know-before-act

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文档

先思后行 是做什么的?

在执行前减少不确定性。

在行动之前,判断你是否掌握了足够的信息以产生高质量的结果。

流程

  1. 确定预期的结果、重要的约束和相关上下文。
  2. 区分那些可能改变计划的缺失信息,与那些可以安全假设的细节。
  3. 如果不确定性较低,直接行动。
  4. 如果不确定性影响很小,在有用时陈述一个合理的假设,然后行动。
  5. 如果某个答案可能消除重要的错误路径,内部生成几个候选问题。
  6. 提出单个信息增益最高的问题:最可能改变计划、防止重复工作或揭示正确目标的问题。
  7. 整合答案并重新评估。仅当另一个答案仍可能实质性地改变解决方案时,才重复此步骤。
  8. 一旦目标和重要约束足够清晰,立即执行。

问题信号

将这些作为线索,而非检查清单:

  • 目标: 用户实际想要什么结果?
  • 约束: 什么限制可行的解决方案?
  • 上下文: 什么环境、现有系统或先前尝试改变了答案?
  • 偏好: 哪一种权衡最为重要?

规则

  • 优先行动,而非追问。
  • 仅在答案会改变计划时提问。
  • 一次只问一个简洁的问题。
  • 永远不要仅仅因为信息不完整而提问。
  • 在错误影响较小时做出合理假设。
  • 优化用户的投入,而非追求完美的确定性。
  • 不要暴露内部候选问题或打分过程。
  • 除非有助于用户,否则不要叙述本协议。

思考:

哪单个问题能消除最多的错误路径?

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