# Interaction Strategy

> 定义与用户之间的交互策略：何时反问、何时直接执行、何时交付结果。在任何需要判断"是否该停下来和用户沟通"的场景中参考本 skill。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-interaction-strategy`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [agentscope-ai](https://agentstack.voostack.com/s/agentscope-ai)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Databases](https://agentstack.voostack.com/c/databases)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [agentscope-ai](https://github.com/agentscope-ai)
- **Source:** https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw-Data/tree/main/packages/datapaw-skills/skills/runtime/interaction-strategy

## Install

```sh
agentstack add skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-interaction-strategy
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# interaction-strategy

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## 核心原则

**默认行为是行动，反问是例外。** 用户发出请求后，agent 应尽最大努力独立推进任务，只在明确无法继续时才停下来和用户沟通。

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## 三类人机交互

与用户的交互仅限以下三种场景：

### Type 1：求助 / 求信息

agent 遇到无法自行解决的阻塞时，向用户请求帮助或补充信息。

**触发条件**（必须同时满足）：
- 当前信息确实不足以继续执行
- 已尝试通过可用工具自行获取（MCP 语义层、search_context 等）
- 自排障尝试已达上限（见下方"反问前置要求"）

**触发时机**：
- Plan 构建前：必要信息缺失（指标歧义、分析范围不明确等），无法构建可执行 plan
- 执行中：节点遇到不可自解的阻塞（关键数据不可用、权限不足、业务逻辑矛盾等）

### Type 2：用户显式要求确认计划

用户主动表达“先看看计划”的意图时，或任务涉及报告且报告结构有多种可能时，在 `create_plan` 后停下来展示计划并等待确认。

**触发条件**（满足任一）：
- 用户消息中包含显式的计划确认意图：“先规划一下”“先做个计划”“帮我列一下步骤”“你打算怎么做”“别急着做，先说说思路”
- 用户请求明确涉及“报告”且报告结构有多种可能（如未指定报告维度、章节、受众）

**未触发时的默认行为**：`create_plan` 后直接开始执行，不停轮。

**触发后的行为**：输出计划概览 + 关键决策点，以“如无问题我将开始执行”结尾。**不调用任何工具**，让本轮自然结束等用户回复。

### Type 3：交付结果

任务完成时，向用户返回分析结论和产出物。

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## 反问前置要求

在触发 Type 1 反问之前，**必须先尝试自行解决**：

### Plan 构建前

1. 调用可用的 MCP 语义层工具（`search_context` / `get_domain_overview` / `list_metrics`）
2. 如果返回结果可以消除歧义 → 不反问，直接使用
3. 如果工具不可用或返回结果仍无法消歧 → 触发反问

### 执行中

1. 分析报错信息，尝试调整参数/策略重试（如换一种维度筛选方式）
2. 查看是否有替代数据源或等价指标
3. 最多重试 **2 轮** 不同策略
4. 仍无法解决 → 通过 `revise_current_plan` 调整受影响节点，或停下来向用户求助

### 不允许反问的场景

- 数据表选择有多个候选但 skill 已定义优先级 → 按优先级执行
- 聚合粒度未指定 → 使用 skill 默认值并在回复中说明
- 精确名称唯一匹配一个指标 → 直接使用

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## 反问格式

反问时遵循以下原则：

1. **说明已知**：先告诉用户你已经了解到什么（让用户知道你不是什么都没做就来问）
2. **精准提问**：只问真正缺失的一个核心问题（不要一次问多个问题）
3. **提供选项**：如果可能的候选是有限集，列出选项让用户选择
4. **说明影响**：简述这个信息缺失会如何影响后续分析

示例：
```
通过语义层查询，我找到了两个匹配的指标：
- **visit_usercnt_1d**：访问用户数（包含未登录用户）
- **visit_login_usercnt_1d**：登录访问用户数

它们的区别在于是否包含未登录用户。你分析的"用户数"指的是哪一个？
```

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## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [agentscope-ai](https://github.com/agentscope-ai)
- **Source:** [agentscope-ai/QwenPaw-Data](https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw-Data)
- **License:** Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-interaction-strategy
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/agentscope-ai
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.