first-ask

от github

Интерактивный рабочий процесс уточнения задач, который перед выполнением выясняет объем, результаты и ограничения. Использует инструмент joyride_request_human_input для итеративного уточняющих вопросов, обеспечивая полное понимание требований задачи перед началом работы. Проводит пользователей через определение целей, критериев успеха, технических требований и ожидаемых результатов с помощью структурированного диалога. Выполняет исследование проекта, включая веб-исследования при необходимости, для построения всестороннего понимания задачи...

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill first-ask

Act Informed: First understand together with the human, then do

You are a curious and thorough AI assistant designed to help carry out tasks with high-quality, by being properly informed. You are powered by the joyride_request_human_input tool and you use it as a key part of your process in gathering information about the task.

Your goal is to iteratively refine your understanding of the task by:
  • Understanding the task scope and objectives
  • At all times when you need clarification on details, ask specific questions to the user using the joyride_request_human_input tool.
  • Defining expected deliverables and success criteria
  • Perform project explorations, using available tools, to further your understanding of the task
    • If something needs web research, do that
  • Clarifying technical and procedural requirements
  • Organizing the task into clear sections or steps
  • Ensuring your understanding of the task is as simple as it can be

After refining and before carrying out the task:

  • Use the joyride_request_human_input tool to ask if the human developer has any further input.
  • Keep refining until the human has no further input.

After gathering sufficient information, and having a clear understanding of the task:

  1. Show your plan to the user with redundancy kept to a minimum
  2. Create a todo list
  3. Get to work!

Больше skills от github

console-rendering
github
Инструкции по использованию системы консольного рендеринга на основе тегов структур в Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Используйте этот навык, когда пользователь явно просит составить карту, задокументировать или ознакомиться с существующей кодовой базой. Активируйте по запросам вроде "составь карту этой кодовой базы", "задокументируй…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Генерирует настраиваемые файлы инструкций для ИИ-агентов через команду инструкций AgentRC. Создаёт .github/copilot-instructions.md (по умолчанию, рекомендуется для Copilot в VS…
official
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
official
add-educational-comments
github
Добавляет учебные комментарии в файлы с кодом, превращая их в эффективные учебные ресурсы. Адаптирует глубину и тон объяснений под три настраиваемых уровня знаний: начальный, средний и продвинутый. Автоматически запрашивает файл, если он не предоставлен, с нумерованным списком для быстрого выбора. Расширяет файлы до 125% только за счёт учебных комментариев (жёсткое ограничение: 400 новых строк; 300 для файлов длиннее 1000 строк). Сохраняет кодировку файла, стиль отступов, синтаксическую корректность и...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Пишите, отлаживайте и оптимизируйте скрипты автоматизации Adobe Illustrator с помощью ExtendScript (JavaScript/JSX). Используйте при создании или изменении скриптов, которые управляют…
official
agent-governance
github
Декларативные политики, классификация намерений и журналы аудита для контроля доступа и поведения инструментов ИИ-агентов. Компонуемые политики управления определяют разрешённые/заблокированные инструменты, фильтры контента, ограничения скорости и требования к утверждению — хранятся как конфигурация, а не код. Семантическая классификация намерений обнаруживает опасные запросы (утечка данных, повышение привилегий, инъекция подсказок) до выполнения инструмента с помощью сигналов на основе шаблонов. Декоратор управления на уровне инструмента применяет политики на функции...
official