ask-questions-if-underspecified

Vue d’ensemble du skill ask-questions-if-underspecified

Ce que fait ask-questions-if-underspecified

Le skill ask-questions-if-underspecified aide un agent à marquer une pause avant d’agir lorsqu’une demande manque d’informations critiques. Il est conçu pour éviter une implémentation erronée en ne posant que les questions de clarification strictement nécessaires pour lever l’ambiguïté.

Qui devrait l’utiliser

Utilisez le ask-questions-if-underspecified skill lorsque vous travaillez sur des tâches dont l’objectif, le périmètre, l’environnement ou les critères d’acceptation restent flous. Il est particulièrement utile pour les agents de code, les tâches de refactoring, les modifications multi-fichiers et, plus largement, tout ce pour quoi deviner coûterait cher.

Pourquoi c’est important pour le Skill Authoring

Ce skill est précieux parce qu’il transforme l’incertitude en workflow, et non en échec. Au lieu d’improviser, il impose un point de décision : poser une question, confirmer des hypothèses ou s’arrêter. Cela en fait un bon défaut pour ask-questions-if-underspecified for Skill Authoring lorsque la précision compte davantage que la vitesse.

Comment utiliser le skill ask-questions-if-underspecified

Installer et activer le skill

Suivez le flux d’installation du skill du dépôt, puis chargez plugins/ask-questions-if-underspecified/skills/ask-questions-if-underspecified/SKILL.md comme source principale. Un parcours typique pour ask-questions-if-underspecified install consiste d’abord à ajouter le dépôt de skills, puis à référencer ce skill par son slug dans la configuration de votre agent.

Comment formuler un bon déclencheur

Le skill donne les meilleurs résultats lorsque le prompt est incomplet d’une manière qui affecte la qualité de sortie. Un bon exemple d’usage de ask-questions-if-underspecified usage est : « Mettre à jour le flux d’authentification pour améliorer les performances » ou « Créer des tests pour ce module », quand l’agent ne peut pas déduire sans risque le périmètre, le runtime ou les critères de réussite. À l’inverse, l’adéquation est faible si la demande précise déjà les fichiers exacts, le comportement attendu et les contraintes.

Workflow pratique et ordre de lecture

Commencez par SKILL.md pour comprendre la règle de décision, puis consultez tout contexte de dépôt lié que votre environnement fournit. Le ask-questions-if-underspecified guide est simple : identifiez les informations indispensables manquantes, posez 1 à 5 questions à fort levier, et n’implémentez rien tant que les écarts ne sont pas comblés ou que l’utilisateur n’a pas validé les hypothèses. À la lecture du fichier, concentrez-vous d’abord sur les sections “When to Use”, “When NOT to Use”, “Goal” et “Workflow”.

À quoi ressemblent de meilleures consignes

Au lieu d’un prompt vague, donnez la tâche plus ce qui est déjà connu : système cible, fichiers autorisés, tolérance au risque, délai, contraintes de compatibilité et exemples du résultat attendu. Le skill est le plus efficace lorsqu’il peut réduire l’ambiguïté rapidement plutôt que redécouvrir les bases par échanges successifs.

FAQ sur le skill ask-questions-if-underspecified

Est-ce mieux qu’un prompt classique ?

Oui, quand le principal risque est une mauvaise compréhension plutôt qu’un problème d’exécution. Un prompt classique peut laisser le modèle deviner ; ask-questions-if-underspecified oblige l’agent à s’arrêter et à vérifier avant de prendre la mauvaise branche.

Quand ne faut-il pas l’utiliser ?

Ne l’utilisez pas si la demande est déjà suffisamment précise pour être exécutée, ou si une courte lecture de découverte peut répondre aux questions ouvertes sans interroger l’utilisateur. Si l’information manquante ne change pas le travail, le skill ajoute de la friction au lieu d’apporter de la valeur.

Est-ce adapté aux débutants ?

Oui. Le skill est simple à adopter parce que son comportement est direct : détecter l’ambiguïté, poser un petit ensemble de questions, puis avancer seulement après clarification. Les débutants y gagnent parce qu’il réduit les engagements excessifs involontaires et rend l’incertitude visible tôt.

Convient-il à tous les workflows de codage IA ?

Non. Il convient surtout aux workflows où les mauvaises hypothèses coûtent cher et où une clarification utilisateur est possible. Pour des tâches en lot entièrement autonomes, vous préférerez peut-être un autre skill ou une autre politique qui autorise des hypothèses raisonnables au lieu de bloquer sur des questions.

Comment améliorer le skill ask-questions-if-underspecified

Donnez-lui les points de décision manquants

Pour obtenir de meilleurs résultats, indiquez précisément les inconnues que le skill doit résoudre : objectif, périmètre, environnement, contraintes et définition du terme “terminé”. Les meilleures consignes rendent évident le type de questions qui élimineront des branches entières du travail.

Évitez les prompts vagues qui déclenchent des questions trop larges

Un échec fréquent consiste à demander à l’agent de “gérer ça” en omettant les critères d’acceptation. Cela peut provoquer des demandes de clarification inutiles. Des prompts plus solides précisent ce qui doit rester inchangé, ce qui peut évoluer et quel niveau de risque est acceptable.

Faites évoluer le premier lot de questions

Si le premier passage laisse encore de l’ambiguïté, répondez avec des valeurs concrètes plutôt qu’avec davantage de texte narratif. Par exemple, précisez les fichiers, les versions, les limites de déploiement ou des exemples de sortie acceptable. Cela maintient ask-questions-if-underspecified usage efficace et aide le skill à poser moins de questions de suivi la fois suivante.

Ajustez-le au type de travail que vous faites le plus

Pour les développements de fonctionnalités, privilégiez le comportement et le périmètre UI. Pour les refactorings, privilégiez la compatibilité et le retour arrière. Pour l’automatisation, privilégiez l’environnement et les permissions. C’est la manière la plus pratique d’améliorer les résultats du ask-questions-if-underspecified skill sans modifier le skill lui-même.