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Agent Skill · 前端设计

clarify%3avague(澄清%3 含糊不清)

clarify%3avague 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。

clarify%3avague 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 3,250。

总安装 1,449周安装 61GitHub Stars 7下载 508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
unknown

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:clarify%3avague(澄清%3 含糊不清)
来源仓库:https://github.com/team-attention/workshop-upstage
仓库路径:skills/clarify%3Avague
安装命令:
npx skills add https://github.com/team-attention/workshop-upstage --skill clarify:vague
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/team-attention/workshop-upstage --skill clarify:vague

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

将含糊需求转化为精确可执行的规格说明书。采用假设选项方式呈现多种解释可能,引导用户确认方向。适用于功能请求、缺陷报告与任务描述不完整的场景。必须通过 AskUserQuestion 工具交互,不可直接输出疑问句。clarify%3avague 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/clarify%3Avague

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/team-attention/workshop-upstage --skill clarif…;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

clarify%3avague 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/team-attention/workshop-upstage --skill clarify:vague。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

clarify%3avague 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。

clarify%3avague 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

clarify%3avague 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

clarify%3avague 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,449 次,近一周安装 61 次,下载 508 次,GitHub 7 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。

clarify%3avague 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
clarify%3avague

澄清%3 含糊不清 · 本页

1,4497需要联网未明确未收录

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

Vague: Requirement Clarification

Transform vague or ambiguous requirements into precise, actionable specifications through hypothesis-driven questioning. ALWAYS use the AskUserQuestion tool — never ask clarifying questions in plain text.

When to Use

  • Ambiguous feature requests ("add a login feature")
  • Incomplete bug reports ("the export is broken")
  • Underspecified tasks ("make the app faster")

For strategy/planning blind spot analysis, use the unknown skill. For content-vs-form reframing, use the metamedium skill.

Core Principle: Hypotheses as Options

Present plausible interpretations as options instead of asking open questions. Each option is a testable hypothesis about what the user actually means.

BAD:  "What kind of login do you want?"           ← open question, high cognitive load
GOOD: "OAuth / Email+Password / SSO / Magic link" ← pick one, lower load

Protocol

Phase 1: Capture and Diagnose

Record the original requirement verbatim. Identify ambiguities:

  • What is unclear or underspecified?
  • What assumptions would need to be made?
  • What decisions are left to interpretation?

Phase 2: Iterative Clarification

Use AskUserQuestion to resolve ambiguities. Batch up to 4 related questions per call. Each option is a hypothesis about what the user means.

Cap: 5-8 total questions. Stop when all critical ambiguities are resolved, OR user indicates "good enough", OR cap reached.

Example AskUserQuestion call:

questions:
  - question: "Which authentication method should the login use?"
    header: "Auth method"
    options:
      - label: "Email + Password"
        description: "Traditional signup with email verification"
      - label: "OAuth (Google/GitHub)"
        description: "Delegated auth, no password management needed"
      - label: "Magic link"
        description: "Passwordless email-based login"
    multiSelect: false
  - question: "What should happen after registration?"
    header: "Post-signup"
    options:
      - label: "Immediate access"
        description: "User can use the app right away"
      - label: "Email verification first"
        description: "Must confirm email before access"
    multiSelect: false

Phase 3: Before/After Summary

Present the transformation:

## Requirement Clarification Summary

### Before (Original)
"{original request verbatim}"

### After (Clarified)
**Goal**: [precise description]
**Scope**: [included and excluded]
**Constraints**: [limitations, preferences]
**Success Criteria**: [how to know when done]

**Decisions Made**:
| Question | Decision |
|----------|----------|
| [ambiguity 1] | [chosen option] |

Phase 4: Save Option

Ask whether to save the clarified requirement to a file. Default location: requirements/ or project-appropriate directory.

Ambiguity Categories

CategoryExample Hypotheses
ScopeAll users / Admins only / Specific roles
BehaviorFail silently / Show error / Auto-retry
InterfaceREST API / GraphQL / CLI
DataJSON / CSV / Both
Constraints<100ms / <1s / No requirement
PriorityMust-have / Nice-to-have / Future

Rules

  1. Hypotheses, not open questions: Every option is a plausible interpretation
  2. No assumptions: Ask, don't assume
  3. Preserve intent: Refine, don't redirect
  4. 5-8 questions max: Beyond this is fatigue
  5. Batch related questions: Up to 4 per AskUserQuestion call
  6. Track changes: Always show before/after

平台分布

Codex

34.87%
按下载量换算177

Claude

27.76%
按下载量换算141

Cursor

18.32%
按下载量换算93

Gemini CLI

9.91%
按下载量换算50

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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