finding-unknowns-skills

让 AI 代理先问清楚再写代码，少返工

finding-unknowns-skills 是一套面向 AI 编程代理的可安装技能包，包含 14 个技能，适配 Claude Code、OpenAI Codex 和 Hermes 等主流代理环境。它解决的核心问题是：AI 代理在写代码前往往不清楚需求边界、隐藏约束和未知假设，导致返工和错误修复。项目通过结构化提示流程，让代理主动发现未知项、澄清需求、管理上下文、验证假设，并在修 bug 时用回归证据确认修复有效。每个技能都是可独立安装的提示模块，用户按需组合，无需改动代理本身。适合把 AI 代理从“直接写代码”升级为“先想清楚再动手”的工作流，尤其适合需求模糊、上下文复杂或 bug 反复出现的开发场景。项目用 Python 实现，当前处于早期阶段，星标约 339。

开源 free 编程开发

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GitHub 星标 ★ 339

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类编程开发

开发团队Neeeophytee

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Neeeophytee/finding-unknowns-skills

定价模式free

价格说明开源免费，需自行安装到Claude Code等环境

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-skills,ai-agents,claude,claude-code,codex,cursor,hermes-agent,kimi-k3,openai-codex,prompting,skills

GitHub 星标★ 339

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-05 00:00:00

最近更新2026-09-28 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-30

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使用教程

核心亮点

14 个技能按需安装，覆盖发现未知、澄清需求、上下文管理、假设验证、回归证据等完整环节
同时适配 Claude Code、OpenAI Codex、Hermes 等多个代理，不绑定单一平台
每个技能是独立提示模块，可组合进现有工作流，不需要修改代理源码

不足之处

项目处于早期，技能效果高度依赖底层模型能力，实际收益缺少公开基准数据
文档和社区生态尚在起步，长期维护和跨代理兼容性有待观察

适用场景

需求模糊时让 AI 代理先列出未知项并提问，再开始编码
复杂项目中管理上下文，避免代理遗忘关键约束
修复 bug 后要求代理提供回归证据，确认问题真正解决

替代项目

SuperClaude、claude-code-templates

项目介绍

finding-unknowns-skills 是编程开发领域的开源项目，由 Neeeophytee 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于编程开发分类，该分类目前共有 520 个项目，GitHub 星标数为 339。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-28。开源免费，需自行安装到Claude Code等环境。

它主要面向的使用场景是：需求模糊时让AI代理先列出未知项并提问，再开始编码。同类可对比的替代方案包括 SuperClaude、claude-code-templates。

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