需求澄清提问器 ask-questions-if-underspecified

需求澄清提问器是一个AI辅助工具,用于在软件开发、项目管理和需求分析阶段,当任务需求不明确或存在模糊之处时,系统性地识别关键缺失信息并提出精准澄清问题。该技能通过区分必须回答的阻塞性问题和可假设的次要问题,帮助用户明确需求边界、技术细节和未声明的假设,确保在实施前达成清晰共识,提高项目交付质量和效率。关键词:需求分析、澄清提问、项目管理、软件开发、AI辅助、需求明确、模糊识别、问题分类。

架构设计 0 次安装 0 次浏览 更新于 3/4/2026

VERSION: 2.88.0

name: ask-questions-if-underspecified description: “当需求不明确时询问澄清问题” user-invocable: true

技能:当需求不明确时询问澄清问题

v2.88 关键变更(模型无关)

  • 模型无关:使用在 ~/.claude/settings.json 或 CLI/环境变量中配置的模型
  • 无需标志:与配置的默认模型配合使用
  • 灵活:适用于 GLM-5、Claude、Minimax 或任何配置的模型
  • 设置驱动:通过 ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL 环境变量选择模型

ultrathink - 深呼吸。我们不是来写代码的。我们是来改变世界的。

愿景

清晰度是必然解决方案的基础。每个问题都应缩小通往真理的道路。

您的工作,逐步进行

  1. 分析需求:识别缺失的输入和模糊之处。
  2. 区分必须与可选:在必要事项上暂停,假设其余部分。
  3. 精确提问:简短、具体的问题,附带默认值。
  4. 确认理解:在继续之前进行总结。

Ultrathink 原则实践

  • 不同思考:质疑隐藏的假设。
  • 痴迷细节:使问题与实际约束对齐。
  • 像达芬奇一样规划:在提问之前构建问题集。
  • 精心制作,而非编码:精度优先于数量。
  • 不懈迭代:随着上下文演变而优化问题。
  • 无情简化:只问重要的事项。

目的

通过在实施前识别模糊之处,确保任务清晰度。

何时使用

  • 任何新任务或功能请求
  • 复杂的修改
  • 不明确的需求

流程

1. 分析需求

识别:

  • 缺失的技术细节
  • 不明确的范围边界
  • 模糊的术语
  • 未声明的假设

2. 问题分类

必须拥有(阻塞性)

在回答之前会阻塞实施的问题:

  • 关键架构决策
  • 安全要求
  • 数据模型选择
  • 集成点

可选拥有(假设)

可以做出合理假设的问题:

  • UI/UX 偏好
  • 性能目标
  • 边缘情况处理

3. 输出格式

## 🔍 需要澄清

### 必须拥有(请在我继续之前回答):
1. [关键问题 1]
2. [关键问题 2]

### 可选拥有(如果未指定,我将假设这些):
- [可选问题] → 我将假设:[默认值]
- [可选问题] → 我将假设:[默认值]

### 我的理解:
[总结您目前的理解]

4. 等待答案

在必须拥有问题得到回答之前,不要继续实施。

示例

良好的澄清

必须拥有:
1. 身份验证是否应同时支持邮箱/密码和 OAuth 提供商?
2. 会话超时要求是什么?

可选拥有:
- 速率限制? → 我将假设:100 次请求/分钟
- 密码复杂度? → 我将假设:最少 8 个字符,1 个数字,1 个特殊字符

不良(过于模糊)

您想要什么?
您能提供更多细节吗?