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Agent Skill · AI 工具

intent-interview(意向访谈)

intent-interview 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

intent-interview 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 973。

总安装 1,458周安装 59GitHub Stars 12下载 458核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:intent-interview(意向访谈)
来源仓库:https://github.com/arcblock/idd
仓库路径:skills/intent-interview
安装命令:
npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-interview
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-interview

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

通过结构化访谈提炼产品需求,输出技术规格与架构设计方案。适用于新产品立项、功能迭代或跨团队协作时的需求澄清与文档沉淀。生成 intent.md 与 overview.md 双版本交付物,分别面向开发与决策人群。访谈过程需先理解问题域再探讨解决方案,防止过早陷入技术细节讨论。

intent-interview 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/intent-interview

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-interview;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

intent-interview 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-interview。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

intent-interview 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

intent-interview 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

intent-interview 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

intent-interview 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,458 次,近一周安装 59 次,下载 458 次,GitHub 12 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

intent-interview 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
intent-interview

意向访谈 · 本页

1,45812只读MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Intent Interview

A structured methodology for extracting, refining, and documenting product/feature requirements through deep interviewing.

Output Artifacts

intent.md (for Code Agents)

Detailed technical specification with:

  • Architecture design
  • Data contracts and schemas
  • Implementation guide with code examples
  • Project structure
  • Decision rationale

overview.md (for Humans)

One-page summary with:

  • Problem statement
  • Core experience flow
  • Architecture diagram (ASCII)
  • Key decisions table
  • Scope and risks

Interview Process

Phase 1: Problem Space

Start by understanding WHAT before HOW.

Questions to ask:
- What is the core problem?
- Who is the target user?
- Is this a new product or addition to existing?
- What's the priority/urgency?

Phase 2: Deep Dive (Iterative)

Cover these dimensions systematically, 3-4 questions per round:

DimensionKey Questions
DataSources, contracts, validation, conflicts, authentication
RenderingCross-platform strategy, components, theming, sizing
Sync/UpdateReal-time requirements, refresh strategy, failure handling
ArchitectureStorage, sharing, cloud/local, offline capability
UXConfiguration flow, error states, feedback mechanisms
Edge CasesFailures, migrations, security, low-end devices
ScopeMVP boundaries, what's in/out, phasing
Tech StackLanguages, frameworks, existing code to reuse

Phase 3: Contradiction Resolution

When answers conflict with earlier choices:

  1. Point out the contradiction explicitly
  2. Ask for clarification with specific options
  3. Update understanding accordingly

Phase 4: Implementation Readiness Check

Before writing specs, verify:

  • Can a code agent implement this without asking questions?
  • Are all technical choices specified?
  • Are edge cases covered?

If gaps exist, continue interviewing.

Question Design

Do

  • Ask non-obvious, probing questions
  • Probe tradeoffs ("if X fails, should we Y or Z?")
  • Use concrete scenarios
  • Offer 3-4 mutually exclusive options
  • Match user's language (中文/English)

Don't

  • Ask yes/no questions
  • Ask obvious implementation details
  • Ask multiple unrelated questions at once

Format

Use AskUserQuestion tool with:

  • 1-4 questions per round
  • 2-4 options per question
  • Short header (max 12 chars)
  • Clear option descriptions

intent.md Template

# [Project] Specification

## 1. Overview
- Product positioning
- Core concept
- Priority
- Target user
- Project scope

## 2. Architecture
- Data layer
- Rendering layer
- Key subsystems

## 3. Detailed Behavior
- Update/refresh
- Error handling
- Data processing

## 4. User Experience
- Key flows
- Configuration

## 5. Technical Implementation Guide
- Project structure
- Code examples

## 6. Decisions Summary
| Decision | Choice | Rationale |

## 7. MVP Scope
- Included
- Excluded

## 8. Risks

## 9. Open Items

overview.md Template

# [Project]: One-line description

## One sentence explanation

## Why?
Problem in plain language

## Core experience
ASCII flow diagram

## Architecture
ASCII component diagram

## Key decisions
| Question | Choice | Why |

## Scope
In / Out

## Risk + Mitigation

## Next steps

Workflow

User describes idea
    ↓
Phase 1: Problem space (1-2 rounds)
    ↓
Phase 2: Deep dive (multiple rounds)
    ↓
Phase 3: Resolve contradictions
    ↓
Phase 4: Check readiness
    ↓ (loop if gaps)
Generate intent.md
    ↓
Ask if overview needed
    ↓
Generate overview.md
    ↓
(Optional) Push to repository

平台分布

Claude Code

29.96%
按下载量换算137

Codex

22.84%
按下载量换算105

OpenCode

17.89%
按下载量换算82

Cursor

12.91%
按下载量换算59

Gemini CLI

8.57%
按下载量换算39

Antigravity

4.04%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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