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define-goal

define-goal

github.com/openaiAgent 工作流28.4k2.8k 次安装18 周前更新
代码仓库

关于 define-goal

此 Skill 将用户意图整理为范围明确、可验证的 Agent 目标,并在创建前检查证据、成功标准及是否需要澄清。

主要功能

  1. 01将意图改写为具体目标
  2. 02定义证据和成功标准
  3. 03明确范围与停止条件
  4. 04修正含糊的目标
  5. 05创建前检查现有目标

适用场景

  1. 01为 Bug 修复设定可衡量结果
  2. 02为性能任务明确验证方式
  3. 03在目标驱动工作前澄清范围

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/openai/skills --skill define-goal

安装后在 Claude Code 中输入/define-goal确认已加载。

附带文件agents/openai.yamlLICENSE.txt

详细介绍

定义目标

概述

将用户的意图塑造成 Agent 能够诚实追求的目标。相比活动描述,优先采用可衡量的结果、明确的证据和有限的范围。

此技能仅涵盖目标定义和目标工具创建。不要使用此技能创建中间规划材料、持久快照、台账、决策日志或恢复文件。

工作流

  1. 确认是否确实需要定义目标。

    • 用户请求 $define-goal、要求创建或设定目标、请求目标工具,或希望将某个意图转化为明确目标时,使用此技能。
    • 如果用户只要求常规实现工作,就直接执行,不要强行创建目标。
  2. 用具体措辞重述可能的目标。 一个可用的目标应说明:

    • 将实现的具体结果
    • 涉及的主要制品、系统、代码库、环境或面向用户的行为
    • 如何验证是否完成
    • 工作范围
    • 在歧义可能造成影响时,明确不在范围内的事项
    • 何时应停止并询问用户,而不是继续埋头处理
  3. 在适用的领域中进行量化。 优先使用能体现实际成功的数字,而非装饰性的精确度:

    • 通过/未通过验证:具体测试、检查、CI 任务、评估、命令或验收标准
    • 质量阈值:延迟、错误率、成本、准确率、召回率、精确率、覆盖率、波动率、包大小、内存、运行时间、完成率或人工审核标准
    • 制品约束:文件路径、受影响模块、允许的命令、输出格式、目标环境、截止日期或最大影响范围
    • 证据数量:已复现的失败、成功重跑、已审核示例、迁移记录、已处理评论或已验证案例的数量
  4. 在设定目标前完善薄弱目标。

    • 如果本地上下文足以安全地重写含糊目标,就将其改写为可衡量的目标。
    • 如果缺失的信息会改变预期结果或验证方式,就提出一个简洁的澄清问题。
    • 拒绝“取得进展”“继续调查”“改进一下”或“处理 X”之类纯粹描述活动的目标,除非将其细化为可验证的结果。
  5. 创建目标前检查当前目标状态。

    • 调用 get_goal。
    • 如果没有活动目标,且目标符合质量标准,就调用 create_goal。
    • 如果活动目标仍符合用户的意图,就继续使用该目标,不要创建重复目标。
    • 如果活动目标与新请求冲突,就询问用户是要完成当前目标、在已完成时将其标记为完成,还是启动一个单独的目标工作线程。
  6. 只有通过质量标准后才创建目标。

    • 使用简洁的单一目标陈述。
    • 在目标陈述中包含验证证据。
    • 在范围限制会约束工作时,将其写入目标。
    • 仅当用户明确要求时,才包含令牌预算。
    • 对于普通的多步骤任务,不要调用 create_goal,除非用户明确要求以目标为依据开展工作。

目标质量标准

调用 create_goal 前,目标应回答以下问题:

  • 完成后会实现什么具体结果?
  • 什么证据能够证明这一点?
  • 哪个量化或二元阈值定义了成功?
  • 哪些范围边界需要明确?
  • 什么情况应导致 Agent 停下并询问用户?

良好示例:

将文档说明的慢速路径上的结账 API p95 延迟降至 250 ms 以下:通过最小且安全的服务端改动实现,并使用 npm run test:checkout 和现有本地延迟基准进行验证,确保连续 3 次运行的 p95 均低于 250 ms。

良好示例:

解决 PR 123 中要求代码修改的未处理评审意见,仅更新受影响的 auth 文件和测试,并通过指定的 auth 测试命令以及 gh pr view 123 进行验证,确认没有未解决的变更请求讨论串。

薄弱示例:

提高结账速度。

薄弱示例:

继续调查 PR 评论。

量化启发式

  • 对于 bug,首先将复现定义为成功标准,其次才是修复;在可行时,要求验证器先失败后通过。
  • 对于测试,写明确切的命令和必需的通过条件。
  • 对于性能,写明指标、目标阈值、测量方法和运行次数。
  • 对于质量工作,定义可观察的验收标准,例如经过评审的示例、lint/typecheck/test 通过,或用户批准的产物。
  • 对于研究,定义研究必须支持的决策、涉及的来源或系统,以及证据标准。
  • 对于运维,定义健康状态、监控时段、故障阈值,以及回滚或升级处理的触发条件。

澄清问题

只有在合理改写可能导致追求错误结果时才提问。问题应简短,并围绕缺失的验证器或范围边界。

实用的问题形式:

  • “应以什么指标定义成功:延迟、成本、准确性,还是用户可见行为?”
  • “我应针对哪个环境进行验证:本地、预发布,还是生产?”
  • “在我将此目标标记为完成之前,你希望看到的最低证据是什么?”

如果用户无法提供指标,请提出当前最诚实可用的二元验证方式,并征求确认。

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