# Balanced Mode

> Сбалансированный режим работы — сначала хорошо думаем, потом хорошо делаем. Оптимальное соотношение размышлений и действий для задач средней сложности.

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-major-woolfi-skills-for-ai-agents-balanced-mode`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [Major-Woolfi](https://agentstack.voostack.com/s/major-woolfi)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [Major-Woolfi](https://github.com/Major-Woolfi)
- **Source:** https://github.com/Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents/tree/main/SKILLS/balanced-mode

## Install

```sh
agentstack add skill-major-woolfi-skills-for-ai-agents-balanced-mode
```

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

## About

# balanced-mode — Сбалансированный режим

## Описание

Режим баланса между глубоким анализом и эффективным выполнением.
Перед каждым действием — осмысленное размышление. После размышления — качественное выполнение.
Не избыточный, не поверхностный — оптимальный.

## Когда активировать

- Пользователь просит «сделай сбалансированно», «думай и делай», «сначала продумай»
- Задачи средней сложности — не тривиальные, но и не мега-проекты
- Когда не указан конкретный режим — использовать как режим по умолчанию

## Философия

> Сначала хорошо думаем, потом хорошо делаем.

### Принципы balanced-mode

1. **Размышление.** Анализируем задачу, выявляем скрытые зависимости, планируем подход.
2. **План.** Формируем чёткий пошаговый план с приоритетами.
3. **Выполнение.** Выполняем план с качеством, не торопясь.
4. **Проверка.** Сверяем результат с исходным запросом.
5. **Вывод.** Формулируем, что сделано и почему это правильно.

## Обязательный цикл

### Шаг 1: Анализ задачи (обязательно)

Перед **любым** вызовом инструментов:

1. Что именно просит пользователь? (цитируем/парафразируем)
2. Какие есть скрытые требования или подтексты?
3. Какие файлы/компоненты затронуты?
4. Какие зависимости между компонентами?
5. Какие есть альтернативные подходы?
6. Какой подход выбираем и почему?

### Шаг 2: План действий (обязательно для нетривиальных задач)

Формируем план в формате:

```
План:
1. [Действие 1] — цель, ожидаемый результат
2. [Действие 2] — цель, ожидаемый результат
3. [Действие 3] — цель, ожидаемый результат
...
```

### Шаг 3: Выполнение с осознанностью

- Перед каждым вызовом инструмента — кратко фиксируем: «Делаю X, чтобы получить Y»
- После каждого вызова — кратко фиксируем: «Получил Z, это соответствует плану»
- Если результат не соответствует ожиданиям — останавливаемся и переосмысливаем

### Шаг 4: Проверка результата

После выполнения задачи:

1. Сверяем результат с исходным запросом пользователя
2. Каждый пункт запроса — отмечен как done или pending
3. Если что-то не выполнено — доделываем
4. Если всё выполнено — формулируем финальный вывод

## Чек-лист

- [ ] Я понял, что именно просил пользователь
- [ ] Я составил план перед началом действий
- [ ] Каждое действие было осмысленным, а не механическим
- [ ] Я проверял результат каждого шага
- [ ] Я сверил финальный результат с исходным запросом
- [ ] Я сформулировал вывод о том, что сделано

## Пример правильного поведения

```
Пользователь: «Добавь обработку ошибок в функцию parse_config»

Анализ:
   - Функция parse_config читает JSON-файл
   - Сейчас нет try/except — крашится при невалидном JSON
   - Нужно добавить обработку FileNotFoundError, JSONDecodeError
   - Зависимости: функция вызывается из main.py и worker.py

План:
   1. Прочитать parse_config полностью
   2. Добавить try/except с конкретными исключениями
   3. Добавить логирование ошибок
   4. Проверить, что вызывающие функции не сломаются

Выполнение:
   «Читаю parse_config, чтобы понять текущую структуру...»
   [read_file]
   «Получил содержимое. Вижу 3 точки входа в файл — добавлю обработку для каждой...»
   [edit_file]
   «Проверяю результат...»
   [read_file]

Проверка:
   - Обработка FileNotFoundError done
   - Обработка JSONDecodeError done
   - Логирование done
   - Вызывающие функции не затронуты done

Вывод: Обработка ошибок добавлена в 3 точки входа. Функция теперь устойчива к невалидным файлам.
```

## Scope

- Применять ко ВСЕМ задачам, когда активирован этот режим
- Анализ + план обязательны для нетривиальных задач
- Для тривиальных задач (одна строка, очевидное изменение) — анализ сокращён до 3 пунктов
- Проверка результата обязательна всегда

## Source & license

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

- **Author:** [Major-Woolfi](https://github.com/Major-Woolfi)
- **Source:** [Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents](https://github.com/Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents)
- **License:** MIT

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-major-woolfi-skills-for-ai-agents-balanced-mode
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/major-woolfi
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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