К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · OpenAI

define-goal — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл превращает расплывчатую задачу в измеримую цель с критериями проверки перед стартом работы агента.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add openai/skills --skill define-goal -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает define-goal

Скилл включается при явном запросе команды $define-goal, просьбе задать цель или сформулировать критерии успеха. Он проверяет текущее состояние через вызов get_goal и преобразует размытые формулировки в проверяемый результат с тестом или бенчмарком. Если задача стандартная и не требует фиксации цели, скилл не вмешивается и позволяет агенту писать код сразу.

При подготовке формулируются границы изменений, допустимые команды и условия остановки, при которых агент обязан задать вопрос человеку. Готовая цель записывается через вызов create_goal одной строкой с доказательствами завершения. Этот скилл отвечает только за постановку задачи. Он не создаёт снапшоты, журналы решений или файлы продолжения работы.

Какие задачи решает

  • Сформулировать количественные критерии готовности перед запуском агента
  • Отсечь нечёткие формулировки задач вроде «продолжай исследовать»
  • Задать условия остановки и границы области изменений в репозитории
  • Проверить наличие активной цели через get_goal перед вызовом create_goal

Примеры запросов агенту

  • $define-goal: снизить задержку checkout API p95 ниже 250 мс
  • Помоги задать цель и критерии приёмки для закрытия комментариев в PR
  • Сформулируй измеримый результат для исправления бага перед запуском тестов

Как установить define-goal

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/skills --skill define-goal -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/define-goal/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/define-goal/

Из того же набора20

Весь набор →
pdf официальный openai Скилл для чтения, создания и проверки PDF, где важно, как выглядит страница. Пригодится, когда агент собирает документ и должен сам увидеть результат. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 400установок gh-fix-ci официальный openai Находит упавшие проверки GitHub Actions в пулл-реквесте, собирает логи ошибок и готовит план исправлений. Скилл применяет правки только после подтверждения. Claude Code CX Codex Cursor +1 11 400установок openai-docs официальный openai Скилл ищет актуальные материалы OpenAI и помогает отвечать по API, Codex, моделям и обновлению промптов с опорой на официальную документацию. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 100установок imagegen официальный openai Скилл создаёт и редактирует растровые изображения: иллюстрации, текстуры, спрайты и мокапы. Нужен, когда результатом должен стать bitmap-файл. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 700установок jupyter-notebook официальный openai Создаёт чистые Jupyter-ноутбуки для экспериментов и пошаговых руководств через готовые шаблоны и вспомогательный скрипт. Помогает избежать ручной сборки сырого JSON. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 600установок skill-creator официальный openai Руководство по созданию и обновлению скиллов для ИИ-агентов. Помогает упаковать рабочие процессы, скрипты и документацию без лишней траты токенов. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 900установок gh-address-comments официальный openai Скилл помогает найти открытый pull request текущей ветки, разобрать комментарии ревью и применить выбранные исправления через gh. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 800установок cloudflare-deploy официальный openai Скилл помогает выбрать сервис Cloudflare и подготовить деплой приложения или инфраструктуры через Workers, Pages и связанные продукты. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 300установок

Похожие

task-observer Eoghan Henn and contributors Отслеживает работу агента, сохраняет правки пользователя и шаблоны, чтобы превратить их в обновления скиллов во время ревью. Claude Code CX Codex Cursor +1 14 300установок cmux manaflow-ai Скилл для навигации по многопанельной раскладке cmux: создаёшь окна, вкладки, сплиты, переключаешь фокус и перемещаешь терминалы и браузер-панели, не прерывая автоматизацию. Нужен, если агент должен работать в детерминированной топологии. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 600установок search-strategy официальный anthropics Скилл раскладывает вопрос на поисковые запросы для разных источников и сводит результаты. Пригодится для поиска решений, статусов и документов. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 300установок thermo-nuclear-code-quality-review cursor Строго проверяет поддерживаемость кода, качество абстракций и рост условной логики. Нужен для глубокого аудита изменений и структуры проекта. Claude Code CX Codex Cursor +1 22 200установок figma-create-new-file официальный Figma Создаёт пустые файлы Figma, FigJam или Slides в черновиках нужной команды. Скилл готовит параметры и planKey перед запуском MCP-инструментов. CX Codex GP ChatGPT 6установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок writing-plans Jesse Vincent Скилл превращает требования к многошаговой задаче в подробный план реализации до начала работы с кодом. Пригодится, когда исполнителю нужно зафиксировать файлы, интерфейсы и проверки. Claude Code CX Codex 282 859установок

Вопросы о define-goal

Как установить define-goal в Claude Code?

Выполните команду npx skills add openai/skills --skill define-goal -a claude-code. Файл навыка сохранится в ~/.claude/skills/define-goal/SKILL.md.

Что делает скилл define-goal?

Он переводит размытые намерения в проверяемые цели с числовыми порогами, тестовыми командами и границами задачи перед вызовом create_goal.

Создаёт ли define-goal файлы снапшотов или журналы решений?

Нет. Скилл рассчитан строго на формулирование и вызов create_goal. Он не ведёт долгосрочные журналы решений, снапшоты или файлы продолжения работы.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: define-goal
description: Help the user define a concrete, measurable goal before starting work, especially when they ask to use the goal tool, create a goal, set an objective, clarify success criteria, or turn a fuzzy intention into a quantitative outcome. Use this skill for goal creation and goal refinement only; it does not manage durable snapshots, decision logs, or long-running execution artifacts.
---

# Define Goal

## Overview

Shape the user's intent into an objective an agent can pursue honestly. Prefer measurable outcomes, explicit evidence, and bounded scope over activity descriptions.

This skill covers goal definition and goal-tool creation only. Do not create intermediate planning artifacts, durable snapshots, ledgers, decision logs, or resume files from this skill.

## Workflow

1. Confirm that goal definition is actually needed.
   - Use this skill when the user asks for `$define-goal`, asks to create or set a goal, asks for the goal tool, or wants help turning an intention into a clear objective.
   - If the user only asks for ordinary implementation work, do the work directly instead of forcing goal creation.

2. Restate the likely goal in concrete terms.
   A usable goal names:
   - the specific outcome that will be true
   - the main artifact, system, repo, environment, or user-facing behavior involved
   - how completion will be verified
   - what is in scope
   - what is out of scope when ambiguity would matter
   - the stop condition for asking the user instead of grinding

3. Make it quantitative when the domain supports it.
   Prefer numbers that represent real success, not decorative precision:
   - pass/fail validators: exact tests, checks, CI jobs, evals, commands, or acceptance criteria
   - quality thresholds: latency, error rate, cost, accuracy, recall, precision, coverage, flake rate, bundle size, memory, uptime, completion rate, or manual review criteria
   - artifact constraints: file paths, affected modules, allowed commands, output formats, target environments, deadlines, or maximum blast radius
   - evidence counts: number of reproduced failures, successful reruns, reviewed examples, migrated records, addressed comments, or verified cases

4. Repair weak goals before setting them.
   - Rewrite vague goals into measurable objectives when local context makes the rewrite safe.
   - Ask one concise clarification question when the missing detail changes the intended outcome or validation.
   - Reject pure activity goals such as "make progress," "keep investigating," "improve things," or "work on X" unless they are sharpened into a verifiable outcome.

5. Check active goal state before creating a goal.
   - Call `get_goal`.
   - If there is no active goal and the objective meets the quality bar, call `create_goal`.
   - If there is an active goal that still matches the user's intent, continue using it instead of creating a duplicate.
   - If there is an active goal that conflicts with the new request, ask whether to finish the current goal, mark it complete if done, or start a separate goal-backed thread.

6. Create the goal only after it passes the quality bar.
   - Use a single concise objective string.
   - Include the verification evidence in the objective itself.
   - Include scope bounds when they constrain the work.
   - Include a token budget only when the user explicitly requested one.
   - Do not call `create_goal` for an ordinary multi-step task unless the user explicitly asked for goal-backed work.

## Goal Quality Bar

Before `create_goal`, the objective should answer:

- What concrete thing will be true when this is done?
- What evidence will prove it?
- What quantitative or binary threshold defines success?
- What scope boundaries matter?
- What should cause the agent to stop and ask?

Good:

> Reduce checkout API p95 latency below 250 ms for the documented slow path by making the smallest safe server-side change, then verify with `npm run test:checkout` and the existing local latency benchmark showing p95 under 250 ms across 3 consecutive runs.

Good:

> Resolve the open review comments on PR 123 that request code changes, update only the affected auth files and tests, and verify with the targeted auth test command plus `gh pr view 123` showing no unresolved change-request threads.

Weak:

> Make checkout faster.

Weak:

> Keep investigating the PR comments.

## Quantification Heuristics

- For bugs, define success as reproduction first, fix second, and a failing-then-passing validator when possible.
- For tests, name the exact command and required pass condition.
- For performance, name the metric, target threshold, measurement method, and number of runs.
- For quality work, define an observable acceptance bar such as reviewed examples, lint/typecheck/test pass, or user-approved artifact.
- For research, define the decision the research must enable, the sources or systems in scope, and the evidence standard.
- For operations, define healthy state, monitoring window, failure threshold, and rollback or escalation trigger.

## Clarifying Questions

Ask only when a reasonable rewrite would risk pursuing the wrong outcome. Keep the question short and oriented around the missing validator or scope boundary.

Useful question shapes:

- "What metric should define success here: latency, cost, accuracy, or user-visible behavior?"
- "Which environment should I verify against: local, staging, or production?"
- "What is the minimum evidence you want before I mark this goal complete?"

If the user cannot provide a metric, propose the most honest binary validator available and ask for confirmation.

© openai · Apache-2.0 · openai/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой