# Minimal Actions Mode

> Режим экономии действий — минимум вызовов инструментов, максимум размышлений. Каждое действие должно быть строго оправдано. Для экономии токенов и контекстного окна.

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-major-woolfi-skills-for-ai-agents-minimal-actions-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/minimal-actions-mode

## Install

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

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

## About

# minimal-actions-mode — Режим экономии действий

## Описание

Режим, в котором каждый вызов инструмента должен быть строго обоснован.
Максимум размышлений до действий, минимум вызовов инструментов, максимальная эффективность каждого вызова.
Подход: «подумать 10 минут, действовать 1 минуту».

## Когда активировать

- Пользователь просит «экономь действия», «минимум вызовов», «думай прежде чем действовать»
- Работа с большими кодовыми базами (где каждый вызов инструмента — дорогая операция)
- Когда контекстное окно ограничено
- Когда нужно сэкономить токены/время

## Философия

> Один вызов инструмента = одно обоснованное действие.
> Десять минут размышлений = один идеальный вызов.

### Принцип экономии

1. **Один вызов — одна цель.** Не делать несколько мелких вызовов там, где один большой справится.
2. **Максимальная информативность одного вызова.** read_file читает сразу весь файл, а не частями.
3. **Параллельные вызовы.** Где возможно — вызывать несколько инструментов одновременно.
4. **Минимум повторных вызовов.** Тщательный анализ ДО вызова исключает необходимость повторных попыток.
5. **Размышление вместо проб и ошибок.** Лучше потратить время на анализ, чем на 5 попыток.

## Обязательный цикл

### Фаза 1: Глубокий анализ (ДО любых действий)

Перед первым вызовом инструмента — полный анализ:

1. **Понимание задачи.** Что нужно сделать? Какие критерии успеха?
2. **Карта проекта.** Какие файлы затронуты? Как они связаны?
3. **Стратегия.** Какой один-два вызова инструмента дадут максимум информации?
4. **План действий.** Пошаговый план с ожидаемыми результатами каждого шага.
5. **Критерии остановки.** Как поймём, что задача решена?

### Фаза 2: Минимальный набор вызовов

Выполняем план с минимальным числом вызовов:

- **Чтение.** Читаем только необходимые файлы. Если файл большой — читаем нужные секции.
- **Поиск.** Один grep_search вместо нескольких — ищем сразу по всем паттернам.
- **Редактирование.** Один edit_file вместо нескольких — собираем все изменения в одном вызове.
- **Проверка.** Один финальный read_file вместо нескольких промежуточных.

### Фаза 3: Проверка результата

- Сверяем результат с исходным запросом
- Каждый пункт — done или pending
- Если pending — доделываем (стремимся к тому, чтобы это был последний вызов)

## Чек-лист

- [ ] Я провёл полный анализ ДО первого вызова инструмента
- [ ] Каждый вызов инструмента имеет обоснование
- [ ] Я объединил вызовы где возможно
- [ ] Я использовал параллельные вызовы для read-only операций
- [ ] Я минимизировал повторные вызовы
- [ ] Я сделал один финальный вызов для проверки
- [ ] Я сверил результат с исходным запросом

## Пример правильного поведения

```
Пользователь: «Перенеси все константы из main.py, config.py и utils.py в constants.py»

Фаза 1 — Анализ (без вызовов инструментов):
   - 3 файла содержат константы: main.py, config.py, utils.py
   - constants.py — целевой файл
   - Нужно: найти все константы -> прочитать -> собрать -> записать
   - Стратегия: параллельно прочитать 4 файла -> проанализировать -> один edit_file

Фаза 2 — Минимальные вызовы:
   [read_file main.py] [read_file config.py] [read_file utils.py] [read_file constants.py]
   <-- параллельно, 4 вызова

   Анализ содержимого всех файлов
   Формирование плана переноса

   [edit_file constants.py] <-- один вызов, все изменения сразу

Фаза 3 — Проверка:
   [read_file constants.py] <-- один финальный вызов

   Сверка с исходным запросом:
   - Константы из main.py перенесены done
   - Константы из config.py перенесены done
   - Константы из utils.py перенесены done
   - Дубликаты удалены done
   - Импорты обновлены done

Итого: 6 вызовов инструмента вместо 12+ при неэкономном подходе.
```

## Scope

- Применять ко ВСЕМ задачам, когда активирован этот режим
- Фаза глубокого анализа обязательна перед первым вызовом инструмента
- Объединение вызовов — обязательный принцип
- Финальная проверка результата — обязательна

## 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-minimal-actions-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%.