ask-questions-if-underspecified

需求不明确时先提问

需求不明确时先提问技能 - 在开始实现前，针对模糊或缺少关键信息的需求提出最少量的澄清问题 - 识别会妨碍正确实现的模糊或缺失需求 - 提出最少且可行的澄清问题，并给出具体的最佳猜测默认值 - 区分范围／约束问题（需要提问）与实现细节决策（自行决定） - 在等待答复的同时，按明确说明的默认值推进并行工作

第 1 步：评估需求是否明确

找出不清楚或缺失的方面：

• 范围：具体应包含／排除哪些内容？
• 约束：性能目标、平台要求、安全规则？
• 验收标准：用户将如何判断是否成功？
• 优先级：存在冲突的选项中应优先考虑哪个？

不要询问可以通过阅读现有代码和惯例来确定的事项。

第 2 步：筛选问题

将每个候选问题归类：

类型	提问还是自行决定？
范围边界（包含哪些内容）	提问
非功能性要求（性能／安全目标）	提问
验收标准	提问
实现方案	自行决定
代码风格／命名	自行决定（遵循现有模式）
可有可无的润色	自行决定（采用合理默认值继续）

第 3 步：简洁提问（最多 3 个问题）

针对每个阻塞性问题：

1. 说明你的假设（最佳猜测默认值）
2. 用一句话提出具体问题
3. 适用时提供 2–3 个具体选项

格式：

I'll [proceed with X default assumption]. Quick questions before I start:
1. [Specific question]? (default: [assumption])
2. [Specific question]? (default: [assumption])

</execution_process>

<best_practices>

1. 每个问题都提供默认值：始终说明你的最佳猜测，让用户只需确认，而不必从头作答
2. 询问结果，而非实现方式：“是否应支持离线使用？”而不是“应使用 IndexedDB 还是 localStorage？”
3. 先阅读代码库：许多看似模糊的问题都能通过现有模式解决——提问前先检查
4. 将所有问题合并到一条消息中：不要一次问一个问题，等待答复后再问下一个

</best_practices>

**示例 — 需求不明确的功能请求：**

用户：“为仪表板添加搜索功能”

好的回复：

I'll implement client-side search with debouncing and case-insensitive matching. Quick questions before I start:
1. Should search cover all columns or just the name/title column? (default: name/title only)
2. Should results filter in place or open in a new panel? (default: filter in place)

不好的回复：

Before I start, I need to know:
1. What search algorithm should I use?
2. Should it be case sensitive?
3. What debounce delay?
4. Should I use a library?
5. How many results to show?

</usage_example>

铁律

1. 一次绝不提问超过 3 个问题——问题超过 3 个会让人难以决策；应严格筛选，其余问题自行决定。
2. 每个问题都必须附带最佳猜测默认值——没有默认值的问题会迫使用户从头思考；附带默认值则只需一句话确认。
3. 绝不询问你可以自行决定的实现细节——算法选择、代码结构、命名惯例和库的选择都由你决定，而非用户。
4. 绝不因可有可无的需求而停滞——识别真正的阻塞项与可以采用合理默认值决定的事项；使用默认值继续推进，并说明你的假设。
5. 提问前务必阅读现有代码——先检查现有模式、惯例和相关代码；查看现有内容通常就能解决大多数看似模糊的问题。

反模式

反模式	失败原因	正确做法
开始前提出 5 个以上问题	让用户无所适从；像是在盘问	最多筛选出 3 个阻塞性问题；其余自行决定
询问实现方式	这是 Agent 的工作，不是用户的	只询问范围、约束条件和验收标准
提问时不提供默认选项	用户必须从零开始思考；反馈周期更长	始终说明：“默认值：X——是否正确？”
逐个提问（一次一个）	造成缓慢的来回沟通	在一条消息中列出所有问题
询问代码库中显而易见的信息	显示出研究不够充分	提问前先阅读现有规范

记忆协议（强制）

开始之前：

cat .claude/context/memory/learnings.md

完成之后：

• 新模式 -> .claude/context/memory/learnings.md
• 发现问题 -> .claude/context/memory/issues.md
• 作出决策 -> .claude/context/memory/decisions.md

假设工作会中断：你的上下文可能会重置。如果内容没有记录在记忆中，就等于没有发生。