clarify-spec
npx skills add https://github.com/svenja-dev/claude-code-skills --skill clarify-spec
Agent 安装分布
Skill 文档
Clarify-Spec v2.0: Automatische Auftragsklarung
AKTIVIERUNG: Aggressiv – Lieber einmal zu oft!
AUTOMATISCH bei diesen Signalen (EINES genuegt!)
| Signal | Beispiele | Warum problematisch |
|---|---|---|
| Kurzer Auftrag (<25 Woerter) | Mach den Export besser | Zu wenig Kontext |
| Keine Dateinamen/Pfade | Optimiere die Performance | Scope unklar |
| Vage Verben | besser, optimieren, fixen, machen, aendern, verbessern | Nicht operationalisierbar |
| Unsichere Sprache | irgendwie, vielleicht, mal eben, schnell | Signalisiert Unklarheit |
| Fehlende Erfolgskriterien | Kein damit, sodass, weil | Kein Ziel definiert |
| Relative Begriffe | schneller, besser, schoener, einfacher | Ohne Baseline bedeutungslos |
| Implizite Annahmen | Das uebliche, wie immer, standard | Kontext fehlt |
NICHT aktivieren NUR wenn ALLE erfuellt:
- Konkreter Dateiname/Pfad genannt UND
- Klares, messbares Ziel definiert UND
- Erfolgskriterium erkennbar UND
- Expliziter Skip-Befehl (mach einfach, keine Rueckfragen)
Workflow
Phase 1: Vagheits-Check (STRENG)
Pruefe jeden Auftrag gegen diese Checkliste:
[ ] Konkrete Datei/Komponente genannt? [ ] Klares, messbares Ziel definiert? [ ] Erfolgskriterium erkennbar? [ ] Scope abgegrenzt? [ ] Keine vagen Verben verwendet?
Weniger als 4 Haken = RUECKFRAGEN STELLEN!
Phase 2: Kontext sammeln (still, ohne User-Interaktion)
- Relevante Dateien im Projekt suchen (Glob)
- CLAUDE.md / AGENTS.md pruefen
- No-Touch Zones identifizieren
- Aehnliche bestehende Implementierungen finden
Phase 3: Gezielte Rueckfragen (2-4, priorisiert)
Format – kurz und praezise:
Bevor ich loslege – kurze Klaerung:
- [KONKRETSTE FRAGE – WAS genau?]
- [ZWEITWICHTIGSTE FRAGE – WO/Welche Datei?]
- [Optional: Erfolgskriterium?]
- [Optional: Gibt es ein Beispiel/Referenz?]
(Oder sag mach einfach – dann entscheide ich nach bestem Wissen.)
Fragen-Prioritaet:
| Prio | Typ | Beispiel-Fragen |
|---|---|---|
| 1 | WAS | Was genau meinst du mit besser? Welches Problem soll geloest werden? |
| 2 | WO | Welche Datei/Komponente ist betroffen? Frontend oder Backend? |
| 3 | ERFOLG | Woran erkenne ich, dass es fertig ist? Was ist das erwartete Ergebnis? |
| 4 | BEISPIEL | Gibt es eine Referenz/Screenshot? Wie sieht der gewuenschte Output aus? |
| 5 | KONTEXT | Fuer welchen Use Case? Wer ist der Nutzer dieser Funktion? |
Phase 4: Strukturierter Output (JSON fuer prompt-architect)
Nach Antwort des Users, generiere strukturiertes JSON mit:
- clarified_task.goal: Praezises Ziel in 1-2 Saetzen
- clarified_task.problem_statement: Was ist das Problem
- clarified_task.scope.files: Betroffene Dateien
- clarified_task.scope.no_touch: Nicht anfassen
- clarified_task.success_criteria: Messbare Kriterien
- clarified_task.constraints: Einschraenkungen
- metadata.original_request: Urspruenglicher Auftrag
- metadata.confidence: high/medium/low
Phase 5: Bestaetigung mit Prompt-Vorschau
Zeige dem User eine lesbare Zusammenfassung mit Ziel, Problem, Scope, Erfolgskriterien, Constraints.
Frage: Soll ich loslegen? (ja / nein / anpassen: …) Oder: /prompt-architect fuer einen strukturierten Best-Practice Prompt
Phase 6: Reaktion auf Bestaetigung
| Antwort | Aktion |
|---|---|
| ja / ok / los / mach | Ausfuehren mit internem JSON-Kontext |
| nein / stop / abbrechen | Abbrechen, nachfragen was stattdessen |
| anpassen: … | JSON modifizieren, erneut zeigen |
| /prompt-architect | An prompt-architect Skill uebergeben |
| mach einfach | Mit eigenem Ermessen ausfuehren |
Escape Hatches
User kann Klaerung jederzeit ueberspringen mit:
- Mach einfach
- Entscheide selbst
- Keine Rueckfragen
- Egal, hauptsache X funktioniert
- Just do it
Bei Escape: Mit bestem Wissen ausfuehren, aber Annahmen dokumentieren.
Integration mit prompt-architect
Nach erfolgreicher Klaerung kann der User /prompt-architect aufrufen. Der prompt-architect Skill nutzt das JSON aus Phase 4, um einen vollstaendigen Best-Practice Prompt nach Claude 4.x Standards zu generieren.
Workflow: clarify-spec -> JSON Output -> prompt-architect -> Ausfuehrung
Metrik: Erfolg
Der Skill ist erfolgreich wenn:
- Weniger Nacharbeit nach Implementierung
- User sagt Ja, genau das meinte ich
- Erste Implementierung erfuellt alle Kriterien
- Keine Das meinte ich nicht Situationen