ask-questions-if-underspecified

Visão geral da skill ask-questions-if-underspecified

O que a skill ask-questions-if-underspecified faz

A skill ask-questions-if-underspecified ajuda um agente a fazer uma pausa antes de agir quando um pedido não traz detalhes críticos. Ela foi pensada para evitar implementações erradas, fazendo apenas as perguntas de esclarecimento mínimas necessárias para eliminar a ambiguidade.

Quem deve usar

Use a ask-questions-if-underspecified skill quando você estiver trabalhando em tarefas em que o objetivo, o escopo, o ambiente ou os critérios de aceitação não estejam claros. Ela é especialmente útil para agentes de código, tarefas de refatoração, mudanças em múltiplos arquivos e qualquer situação em que “chutar” possa sair caro.

Por que isso importa para Skill Authoring

Essa skill é valiosa porque transforma incerteza em fluxo de trabalho, não em falha. Em vez de improvisar, ela cria um ponto de decisão: perguntar, confirmar suposições ou parar. Isso faz dela um padrão forte para ask-questions-if-underspecified for Skill Authoring quando a precisão importa mais do que a velocidade.

Como usar a skill ask-questions-if-underspecified

Instalar e ativar a skill

Use o fluxo de instalação de skills do repositório e, em seguida, carregue plugins/ask-questions-if-underspecified/skills/ask-questions-if-underspecified/SKILL.md como fonte principal. Um caminho típico de ask-questions-if-underspecified install é adicionar primeiro o repositório de skills e depois referenciar essa skill pelo slug na configuração do seu agente.

Como formular um bom gatilho

A skill funciona melhor quando o prompt está incompleto de um jeito que afeta a qualidade da saída. Um bom exemplo de ask-questions-if-underspecified usage é: “Atualize o fluxo de autenticação para melhorar performance” ou “Crie testes para este módulo”, quando o agente não consegue inferir com segurança escopo, runtime ou critérios de sucesso. Um encaixe fraco é um pedido que já informa arquivos exatos, comportamento e restrições.

Fluxo de trabalho prático e ordem de leitura

Comece por SKILL.md para entender a regra de decisão e, depois, verifique qualquer contexto de repositório vinculado que seu ambiente disponibilize. O ask-questions-if-underspecified guide é simples: identifique os fatos obrigatórios que estão faltando, faça de 1 a 5 perguntas de alto impacto e não implemente até que as lacunas sejam resolvidas ou o usuário aprove as suposições. Ao ler o arquivo, foque primeiro nas seções “When to Use”, “When NOT to Use”, “Goal” e “Workflow”.

Como são entradas melhores

Em vez de um prompt vago, forneça a tarefa junto com o que já é conhecido: sistema de destino, arquivos permitidos, tolerância a risco, prazo, restrições de compatibilidade e exemplos do resultado esperado. A skill é mais forte quando consegue reduzir a ambiguidade rapidamente, em vez de redescobrir o básico em idas e vindas.

Perguntas frequentes da skill ask-questions-if-underspecified

Isso é melhor do que um prompt normal?

Sim, quando o principal risco é um mal-entendido, e não a execução. Um prompt normal pode deixar o modelo adivinhar; ask-questions-if-underspecified faz o agente parar e validar antes de seguir pelo caminho errado.

Quando eu não devo usar?

Não use quando o pedido já for específico o bastante para executar, ou quando uma leitura rápida de descoberta puder responder às perguntas em aberto sem precisar perguntar ao usuário. Se o detalhe ausente não muda o trabalho, a skill só acrescenta atrito, em vez de valor.

É indicada para iniciantes?

Sim. A skill é fácil de adotar porque o comportamento é simples: detectar ambiguidade, fazer um pequeno conjunto de perguntas e só então prosseguir depois do esclarecimento. Iniciantes se beneficiam porque isso reduz o excesso de comprometimento por engano e torna a incerteza visível logo no começo.

Ela serve para qualquer fluxo de trabalho de código com IA?

Não. Ela funciona melhor em fluxos em que suposições erradas custam caro e o esclarecimento com o usuário está disponível. Para tarefas em lote totalmente autônomas, talvez seja melhor usar outra skill ou uma política que permita suposições razoáveis em vez de bloquear por perguntas.

Como melhorar a skill ask-questions-if-underspecified

Dê a ela os pontos de decisão que estão faltando

Para obter resultados melhores, inclua exatamente as incógnitas que a skill deve resolver: objetivo, escopo, ambiente, restrições e definição de pronto. As melhores entradas deixam óbvio quais perguntas eliminam blocos inteiros de trabalho.

Evite prompts vagos que forçam perguntas excessivas

Um modo comum de falha é pedir para o agente “dar um jeito” e omitir os critérios de aceitação. Isso pode disparar pedidos de esclarecimento desnecessários. Prompts mais fortes dizem o que precisa permanecer igual, o que pode mudar e qual nível de risco é aceitável.

Itere no primeiro conjunto de perguntas

Se a primeira rodada ainda deixar ambiguidade, responda com valores concretos em vez de mais narrativa. Por exemplo, especifique arquivos, versões, limites de rollout ou exemplos de saída aceitável. Isso mantém o ask-questions-if-underspecified usage eficiente e ajuda a skill a fazer menos perguntas de acompanhamento da próxima vez.

Ajuste para o tipo de trabalho que você faz mais

Para trabalho de features, priorize comportamento e escopo de UI. Para refatorações, priorize compatibilidade e rollback. Para automação, priorize ambiente e permissões. Essa é a forma mais prática de melhorar os resultados da ask-questions-if-underspecified skill sem mexer na skill em si.