К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

thinking-out-loud — скилл для Claude Code

Скилл превращает длинный поток мыслей в проверяемый бриф до начала работы. Пригодится, когда идея приходит голосом, с повторами и сменой решений.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill thinking-out-loud -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает thinking-out-loud

Скилл просит агента сначала собрать «эхо»: цель, зафиксированные решения и ограничения, открытые вопросы, развороты мысли и отложенные отступления. Собственные выводы и догадки агента выносятся отдельно, чтобы пользователь проверил их до начала работы.

До подтверждения «эха» агент не редактирует файлы, не пишет код и не строит план. После одобрения можно предложить сохранить бриф, а затем провести короткое интервью по спорным пунктам. Есть режим захвата для мыслей, которые приходят несколькими сообщениями. Для Claude Code команда установки повторяется дважды, поэтому это повод выполнить её один раз и проверить путь ~/.claude/skills/thinking-out-loud/SKILL.md.

Какие задачи решает

  • собрать поток мыслей в рабочий бриф
  • отделить решения пользователя от догадок агента
  • зафиксировать развороты и отложенные темы
  • проверить требования до изменений в проекте
  • разобрать неясную идею через интервью

Примеры запросов агенту

  • Я сейчас буду думать вслух о новом модуле. Сначала собери «эхо» и не меняй файлы.
  • Вот длинная голосовая заметка с несколькими сменами решения. Отдели мои решения от своих догадок.
  • Помоги разобрать эту сырую идею через интервью после того, как покажешь открытые вопросы.

Как установить thinking-out-loud

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill thinking-out-loud -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/thinking-out-loud/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/thinking-out-loud/

Из того же набора5

Весь набор →
project-graveyard Shubham Saboo Скилл сканирует локальные папки с пет-проектами, находит причины остановки по истории git и выбирает один репозиторий для завершения. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 000установок advisor-orchestrator-worker Shubham Saboo Скилл для разделения большой задачи между несколькими моделями: советник планирует и проверяет, рабочие выполняют параллельно. Пригодится, когда одна модель не справится за один проход или нужно исследовать много вариантов сразу. Claude Code CX Codex Cursor +1 619установок scope-creep-detector Matt Van Horn Сравнивает git diff с заявленным намерением и выявляет файлы, которые не относятся к задаче: лишние зависимости, переименования API, изменения конфигурации и конфликтующие правки. Работает локально, без сети. Claude Code CX Codex Cursor +1 605установок commit-archaeologist Matt Van Horn Восстанавливает причины появления строк или файлов по локальной истории git. Пригодится перед рефакторингом, переписыванием функций или проверкой рисков. Claude Code CX Codex Cursor +1 520установок

Похожие

ce-brainstorm EveryInc Превращает размытые идеи в структурированный план требований через диалог. Отделяет продуктовые решения от кода. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 900установок expo-web-to-native expo Помогает перенести существующее React-приложение с веба в нативное iOS/Android-приложение на Expo. Нужен для поэтапной миграции экранов. Claude Code CX Codex Cursor +1 19 500установок apify-actor-development apify Скилл для создания, отладки и деплоя Apify Actors. Помогает агенту писать код актора, схемы ввода-вывода и публиковать проект на платформе Apify. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок autoresearch uditgoenka Скилл запускает циклы: меняет код, проверяет метрику и оставляет удачный результат. Пригодится для отладки, улучшений и проверки регрессий. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 600установок uncodixfy cyxzdev Учит агента не генерировать типичный «кодексовый» интерфейс: без градиентов, плавающих панелей и декоративных заголовков. Пригодится, когда фронтенд от ИИ выглядит слишком шаблонно. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 600установок ce-compound EveryInc Скилл фиксирует решённые задачи как долгоживущие знания репо. Пригодится, когда в коде уже есть ответ, но логика, по которой вы туда пришли, потеряется для следующего разработчика. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 700установок 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

Вопросы о thinking-out-loud

Как установить thinking-out-loud в Claude Code?

Выполните npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill thinking-out-loud -a claude-code, затем повторите npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill thinking-out-loud -a claude-code и проверьте файл ~/.claude/skills/thinking-out-loud/SKILL.md.

Что делает thinking-out-loud?

Он заставляет агента сначала подготовить структурированное «эхо» длинного сообщения: цель, решения, вопросы, развороты и свои догадки. До подтверждения брифа агент не приступает к изменениям.

Что происходит с мыслями из нескольких сообщений?

Для этого предусмотрен режим захвата. Агент кратко подтверждает получение сообщений, а после сигнала завершения собирает общий «эхо»-бриф.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: thinking-out-loud
description: >-
  A contract for what the agent does when a long, messy, stream-of-consciousness
  ramble arrives (usually voice dictation): act on nothing until the echo brief
  is approved. The echo audits the entire transfer, mission, locked decisions
  and constraints, open questions, flips and parked tangents, with the model's
  inferences and guesses quarantined away from the user's own phrasing, so the
  user verifies what the model believes, not just what it doubts. Use when the
  user says "let me think out loud" or wants to ramble a bit before building
  anything, when a message opens with a speech-to-text preamble like "switching
  to voice, sorry for typos", when input is a long weakly punctuated stream
  with restarts and mid-message reversals ("actually no, wait, scrap that idea
  entirely"), or when the user asks to be interviewed about a fuzzy half-formed
  idea. Includes an optional capture mode for rambles spread across several
  messages and an optional targeted interview.
license: Apache-2.0
metadata:
  author: "Shubham Saboo"
  version: "1.3.0"
  source: "https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps"
---

# Thinking Out Loud

A ten minute voice ramble transfers more context than any prompt a person
would type, and models reconstruct rambles well. The failure is
downstream and invisible: the model fills every gap in the ramble
confidently. "The usual model" silently becomes a specific model. "The
standard size" becomes a specific viewport. A position the user reversed
mid-ramble survives as fact. None of this registers as uncertainty from
the inside, so none of it ever becomes a clarifying question. The model
then acts on a misreading it fully believes, and the user discovers it an
hour of generated work later.

This skill is the fix: before acting on any ramble, produce an echo, a
short structured audit of everything absorbed, with the model's own
additions quarantined from the user's words. The user corrects three
lines instead of debugging a built artifact.

## Why an echo instead of follow-up questions

Asking clarifying questions is good, and the interview below does it.
But questions alone cannot secure a ramble, for two structural reasons:

- **Questions verify what the model doubts. The echo verifies what the
  model believes.** A clarifying question requires felt uncertainty, and
  confident misreadings feel like knowledge. The echo forces every
  inference and gap-fill into the open whether or not it felt uncertain.
- **Questions sample; the echo audits.** A long ramble carries dozens of
  facts and half-decisions. Even good questions probe three or four; the
  rest of the model's understanding goes unverified into action. The
  echo inventories the entire transfer, and it works by recognition, not
  recall: the user reads and spots what is wrong, which is far cheaper
  than producing answers, and ramblers often do not know their answer
  until they see the wrong guess written down.

## The contract

1. **Act on nothing.** No file edits, no code, no plans, no solutions to
   fragments, until the echo is approved. Reconstruct first.
2. **Label every addition.** Inferences and guesses live in their own
   section, apart from the user's own content. Never present a guess in
   the user's voice.
3. **Surface every reversal.** Adopt the later position, but flag the
   flip. Never silently average or pick.
4. **Lose nothing.** Tangents get parked, not dropped.
5. **Never remark on dictation artifacts.** Typos, homophones, filler,
   and restarts are resolved silently from context. Keep the user's own
   vocabulary and project names.
6. **Ask before persisting.** The approved brief is offered a home, never
   saved unprompted.

## When to use

- A message is a long, weakly punctuated stream of consciousness with
  restarts, filler, and mid-message reversals ("actually no, scrap that")
- A message opens with a voice preamble ("switching to speech
  recognition, sorry for any typos", "dictating this")
- The user says they want to ramble or think out loud
- The user asks to be interviewed to untangle a fuzzy idea

## When not to use

- Short requests that are already clear
- The user wants a verbatim transcript, minutes, or cleanup of dictation
  while keeping their exact words
- Long but already structured text, such as a pasted spec or document
- The user asked a direct question and wants a direct answer

## The echo

One structured reply. Dense, scannable, and short: the user should find
and fix an error in seconds. Full template with a worked example in
[references/echo-format.md](references/echo-format.md).

1. **Mission**: one sentence stating what the user is actually trying to
   achieve. Often this differs from what they said first; that is fine.
2. **Locked**: the user's decisions and constraints, merged into one
   list. Mark anything they called a top priority.
3. **Open**: questions the ramble raised but did not answer.
4. **Ledger**: flips (both positions in one line, later one adopted) and
   parked tangents (one line each).
5. **My additions**: the only interpretation callouts. "Inferred"
   (strongly implied but never stated) and "Guessed" (gaps you filled).
   Tell the user to correct these first.

Compression rules, non-negotiable:

- **Nothing appears twice.** Every fact lives in exactly one section.
- **No "you said" recap.** Everything outside My additions is the user's
  own content by definition; only the model's additions get called out.
- **One line per bullet.** If a bullet needs two lines, it is two bullets
  or it is bloat.
- **Vague quantifiers are never silently resolved.** "The usual model",
  "standard size", "soon": each lands in Open or Guessed, never absorbed
  into a locked item as if it were specified.

Close by inviting corrections and offering the interview.

## The interview (optional)

Follow-up questions have their place: after the audit, not instead of
it. Only if the user accepts the offer, or asked to be interviewed up
front.

- Ask only about items flagged in Open or Guessed
- One question per message, highest information gain first
- Each question states in one clause why it matters
- Cap at five questions; stop early once answers stop changing the brief
- After the interview, restate only the sections of the echo that changed

## Capture mode (multi-message rambles)

Not needed for dictation tools, where the whole ramble arrives as one
message. Use it when the user invokes the skill before rambling and then
adds thoughts across several messages, possibly over a long stretch.

- Acknowledge once, in one short line ("Go ahead, I'm listening. Say
  'done' when you want the echo.")
- For every following message, reply with a single minimal line
  ("Listening."). Vary it slightly so it does not feel robotic.
- Do NOT solve, praise, summarize, analyze, or ask questions mid-stream.
- If the user asks a direct question mid-ramble, answer it in at most two
  sentences, then return to listening.
- Exit on "done", "echo", "echo me", "that's it", "what did you get", or
  any clear equivalent, then deliver the echo.

## Persistence

After the user approves the echo, offer exactly three options:

1. Append the brief to CLAUDE.md so future sessions inherit it
2. Save it to `docs/rambles/YYYY-MM-DD-<topic>.md`
3. Keep it in-conversation only

The approved brief then governs the rest of the session: honor its
decisions and constraints without re-asking.

© Shubham Saboo · Apache-2.0 · Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой