Новый проект
Neeeophytee/finding-unknowns-skills
Набор из 11 устанавливаемых навыков для выявления неочевидных рисков, уточнения требований, планирования и проверки изменений в проектах.
- Stars
- ★ 313 ↗ +4 за 7 дней
- Forks
- ⑂ 25
- Язык
- n/a
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Finding-Unknowns Skills — общественный набор из 11 навыков в формате SKILL.md для Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, Cursor и других совместимых агентов. Проект помогает находить неизвестные аспекты задачи до реализации: выявлять слепые зоны, формировать варианты, проводить последовательное интервью, искать эталонный исходный код и составлять планы. Во время работы доступны заметки об отклонениях от плана, а после реализации — упаковка материалов для согласования и проверочный опрос перед слиянием изменений. Отдельные навыки анализируют общий контекст агента, проектируют безопасные интерфейсы инструментов и разделяют крупные инструкции на части с постепенной загрузкой. Установка поддерживается через npx skills, плагины Claude Code и Codex, внешние каталоги Hermes, а также ручное копирование в каталоги конкретных агентов. README подтверждает, что progressive-disclosure имеет особое поведение в Claude Code и иначе обрабатывается Codex; репозиторий не является официальным проектом Anthropic.
Разработчики, технические лидеры, инженеры по инструментам для ИИ-агентов и команды, использующие Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, Cursor или совместимый формат SKILL.md для уточнения требований и повышения качества разработки.
Что внутри
- 11 навыков для этапов до, во время и после реализации задач
- Инструменты для поиска слепых зон, мозгового штурма, интервью и поиска эталонных реализаций
- Планирование реализации и фиксация отклонений от первоначального плана
- Подготовка материалов для согласования и проверочный опрос перед слиянием изменений
- Аудит CLAUDE.md и других инструкций, проектирование интерфейсов агента и постепенная загрузка контекста
- Установка через npx skills, плагины, внешние каталоги или ручное копирование SKILL.md
Где применять
- Подготовка реализации новой функции в незнакомом коде с предварительным выявлением неизвестных и архитектурных решений
- Проработка дизайна, пользовательского опыта или тональности через несколько прототипов и последующее интервью
- Поиск рабочих примеров в существующем исходном коде, когда требования сложно описать словами
- Аудит разросшихся инструкций проекта и сокращение противоречивых, дублирующихся или неактуальных правил
- Проверка готового изменения перед согласованием и слиянием в командной разработке
Темы