ask-questions-if-underspecified
Faz seu agente pedir mais informações quando os requisitos não estão claros. É útil para garantir que o trabalho seja feito corretamente da primeira vez.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a IA a fazer as perguntas certas quando um pedido não está claro. Ela garante que a IA entenda exatamente o que você quer antes de começar a trabalhar, evitando erros.
Quando usar
- ✓Quando o objetivo do que você quer não está claro.
- ✓Quando não se sabe quais partes do projeto devem ser alteradas.
- ✓Quando há dúvidas sobre as regras ou limitações a seguir.
Exemplo do que pedir para a IA
“Preciso que você melhore este código para que ele rode mais rápido, mas não sei exatamente o quanto. Você pode me ajudar a definir o objetivo?”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A IA verifica se o pedido tem informações suficientes. Se faltar algo importante (como o objetivo final ou regras específicas), ela faz perguntas curtas e objetivas para esclarecer.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill ask-questions-if-underspecifiedOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/ask-questions-if-underspecified/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Pergunte se houver Ambiguidade
Quando Usar
Use esta habilidade quando uma solicitação tiver múltiplas interpretações plausíveis ou detalhes importantes (objetivo, escopo, restrições, ambiente ou segurança) estiverem pouco claros.
Quando NÃO Usar
Não use esta habilidade quando a solicitação já estiver clara, ou quando uma leitura rápida de descoberta de baixo risco puder responder aos detalhes faltantes.
Objetivo
Faça o conjunto mínimo de perguntas esclarecedoras necessárias para evitar trabalho incorreto; não comece a implementar até que as perguntas essenciais sejam respondidas (ou o usuário aprove explicitamente o prosseguimento com as suposições declaradas).
Fluxo de Trabalho
1) Decida se a solicitação está subespecificada
Trate uma solicitação como subespecificada se, após explorar como realizar o trabalho, um ou todos os seguintes itens não estiverem claros:
- Definir o objetivo (o que deve mudar vs. permanecer o mesmo)
- Definir "concluído" (critérios de aceitação, exemplos, casos extremos)
- Definir o escopo (quais arquivos/componentes/usuários estão incluídos/excluídos)
- Definir restrições (compatibilidade, desempenho, estilo, dependências, tempo)
- Identificar o ambiente (versões de linguagem/runtime, sistema operacional, executor de build/teste)
- Esclarecer segurança/reversibilidade (migração de dados, implantação/reversão, risco)
Múltiplas interpretações justificam uma pergunta apenas quando elas alteram materialmente o resultado ou o risco; resolva detalhes rotineiros e reversíveis do contexto existente.
2) Faça primeiro as perguntas essenciais (mantenha-as poucas)
Faça de 1 a 5 perguntas na primeira rodada. Prefira perguntas que eliminem ramos inteiros de trabalho.
Facilite a resposta às perguntas:
- Otimize para escaneabilidade (perguntas curtas e numeradas; evite parágrafos)
- Ofereça opções de múltipla escolha quando possível
- Sugira padrões razoáveis quando apropriado (marque-os claramente como a escolha padrão/recomendada; negrito a escolha recomendada na lista, ou se você apresentar opções em um bloco de código, coloque uma linha em negrito "Recomendado" imediatamente acima do bloco e também marque os padrões dentro do bloco)
- Inclua uma resposta rápida (por exemplo, responda
defaultspara aceitar todas as escolhas recomendadas/padrão) - Inclua uma opção de "não tenho certeza" de baixo atrito quando útil (por exemplo, "Não tenho certeza - use o padrão")
- Separe "Precisa saber" de "Bom saber" se isso reduzir o atrito
- Estruture as opções para que o usuário possa responder com decisões compactas (por exemplo,
1b 2a 3c); reafirme as opções escolhidas em linguagem clara para confirmar
3) Pause antes de agir
Até que as respostas essenciais cheguem:
- Não execute comandos, edite arquivos ou produza um plano detalhado que dependa de desconhecidos
- Realize um passo de descoberta claramente rotulado e de baixo risco apenas se ele não o comprometer com uma direção (por exemplo, inspecionar a estrutura do repositório, ler arquivos de configuração relevantes)
Se o usuário autorizar explicitamente o prosseguimento com suposições razoáveis:
- Declare as suposições brevemente e continue dentro desse escopo autorizado; não peça a mesma confirmação novamente.
- Mantenha pendentes apenas autorizações consequentes genuinamente ausentes ou entradas indispensáveis, enquanto completa trabalho seguro e independente.
4) Confirme a interpretação e, em seguida, prossiga
Assim que tiver as respostas, reafirme os requisitos em 1 a 3 frases (incluindo restrições chave e como é o sucesso), e então comece o trabalho.
Modelos de Perguntas
- "Antes de começar, preciso: (1) ..., (2) ..., (3) .... Se você não se importa com (2), assumirei ...."
- "Qual destas opções você prefere? A) ... B) ... C) ... (escolha uma)"
- "O que você consideraria 'concluído'? Por exemplo: ..."
- "Alguma restrição que devo seguir (versões, desempenho, estilo, dependências)? Se nenhuma, vou mirar nos padrões existentes do projeto."
- Use perguntas numeradas com opções em letras e um formato de resposta claro
1) Scope?
a) Minimal change (default)
b) Refactor while touching the area
c) Not sure - use default
2) Compatibility target?
a) Current project defaults (default)
b) Also support older versions: <specify>
c) Not sure - use default
Reply with: defaults (or 1a 2a)
Antí-padrões
- Não faça perguntas que você possa responder com uma leitura rápida de descoberta de baixo risco (por exemplo, configurações, padrões existentes, documentação).
- Não faça perguntas abertas se uma opção de múltipla escolha restrita ou sim/não eliminar a ambiguidade mais rapidamente.
Limitações
- Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
- Não trate a saída como um substituto para validação específica do ambiente, testes ou revisão especializada.
- Pare e peça esclarecimentos se as entradas necessárias, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso estiverem faltando.
Perguntas frequentes
Por que a IA não pode simplesmente tentar adivinhar?
Adivinhar pode levar a erros que desperdiçam tempo e esforço. Fazer perguntas garante que a IA faça o que você realmente precisa.
O que são 'perguntas essenciais'?
São as perguntas mais importantes que precisam ser respondidas para que a IA não cometa um erro grave. A IA prioriza essas perguntas.
E se eu não souber a resposta para as perguntas?
A IA pode sugerir opções ou valores padrão para facilitar sua escolha. Você também pode pedir para usar os padrões.
Detalhes
Descrição original do autor
Clarify requirements before implementing. Use when serious doubts arise.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2210
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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