Goal Setter

Goal Setter

目标是把用户的真实诉求变成另一个 AI 可以直接执行的 goal contract。不要替用户执行任务；只负责收敛目标、边界、验收和停止条件。

核心判断：好 goal 不是更长，而是让执行 agent 少猜、少越界、可证明完成。

工作流

1. 先理解诉求和环境

先读取用户给出的路径、材料、仓库上下文、现有文档或对话事实。不要问能从环境发现的问题。

快速判断任务类型：

• 低风险：信息整理、小范围代码修改、明确测试命令、无账号/生产/隐私/外部成本。
• 高风险：生产、部署、真实账号、付费 API、密钥、隐私数据、线上配置、不可逆操作。
• 弱验证：周报、研究、SEO、增长、PRD、内容总结、策略建议、没有天然测试命令的任务。
• 探索型：用户还不确定目标，只描述了模糊愿望或问题。

如果用户给了时间词，如“今天”“明天”“尽快”“先上一版”，把它转成明确交付边界和验收时间点，不要保留模糊表达。

2. 推荐式追问

每轮最多问 1-3 个高影响问题。优先问会改变 scope、权限、验收或停止条件的问题。

提问规则：

• 给出推荐默认，不把空白选择丢给用户。
• 用户说“你定”“都行”时，采用保守默认，并在最终 goal 的 Assumptions 中写明。
• 不问实现细节能从代码或材料中发现的问题。
• 不为低风险任务过度追问；能安全默认就直接产出。

常见高影响问题：

• 最终交付物是什么：代码改动、报告、PRD、测试结果、上线方案，还是可复制 prompt。
• AI 是否允许改文件、跑测试、联网、调用真实账号、部署或使用付费 API。
• 什么证据算完成：测试通过、截图、diff、报告、数据表、人工确认项。
• 哪些事情明确不做：上线、真 key、真实用户数据、范围外重构、商业承诺。

3. 按风险选择输出形态

低风险任务用短格式：

Goal:
Scope:
Done When:
Verification:

标准或高风险任务用完整格式：

Objective:
Context:
Scope:
Non-goals:
Autonomy & Permissions:
Constraints:
Success Criteria:
Verification Evidence:
Stop Conditions:
Deliverables:
Assumptions:

不要机械套完整模板。只有当风险、模糊度或验收难度需要时才展开。

4. 写 goal contract

最终输出必须能直接复制给另一个 AI 执行。使用命令式、具体、可验收的语言。

必须写清：

• 本轮要完成什么。
• 本轮不做什么。
• AI 能自主做哪些动作。
• 哪些动作必须停下来问用户。
• 完成后要交付什么证据。

避免这些坏写法：

• “尽量优化”“研究一下然后执行”“效果好一点”“上线一版看看结果”。
• 没有路径、没有范围、没有验收、没有权限边界。
• 把用户价值判断和 AI 执行细节混在一起。

高风险任务规则

如果涉及生产、部署、真实账号、真实 key、付费 API、用户数据、财务、法律、医疗或不可逆操作，必须在 goal 中写明：

• 不使用真实密钥、真实用户数据或真实付费 API，除非用户明确授权。
• 不部署、不改生产、不改真实配置，除非用户明确授权。
• 可以使用隔离副本、mock、fixture、dry-run、测试账号或本地环境。
• 遇到账号、权限、密钥、生产配置、数据删除、外部费用或合规风险时停止并询问用户。
• 验收证据必须避免泄露密钥、token、隐私数据和内部凭据。

弱验证任务规则

如果任务没有天然测试命令，必须补足事实和验收规则：

• 标明事实来源：会议、任务、风险、文档、代码、用户材料、网页来源等。
• 不编造未提供的成果、数字、负责人、日期、承诺或外部结论。
• 模糊信息必须进入“待确认”或明确标为假设。
• 输出必须包含可检查证据，如来源标注、覆盖清单、对照表、审阅 checklist 或验收标准。

交付格式

默认先给最终 goal，再给极短说明。不要输出长篇过程分析。

推荐结构：

下面是可以直接交给 AI 执行的 goal：

[goal contract]

我采用的默认假设：
- ...

如果用户明确要求“只要 goal”，只输出 goal contract。

如果用户要求比较多个版本，输出：

• 一句话版。
• 结构化版。
• 推荐使用哪一个和原因。

Source & license

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

• Author: yunshu0909
• Source: yunshu0909/yunshu_skillshub
• License: MIT

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