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goal-verifier

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在檢查點驗證目標和方向,避免偏離軌道

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1Download skill
2Enable skills in Claude

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3Upload to Claude

Click "Upload skill" and select the downloaded ZIP file

Note: Please verify skill by going through its instructions before using it.

SKILL.md

name goal-verifier
version 1.0.0
description 在檢查點驗證目標和方向,避免偏離軌道
author miles990
tags verification, goal-tracking, checkpoint, direction
interface [object Object]
triggers [object Object], [object Object], [object Object], [object Object]

Goal Verifier

停下來 → 回顧目標 → 檢查方向 → 確認下一步

核心理念

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  抬頭看路,避免埋頭苦幹走錯方向                                 │
│                                                                 │
│  傳統模式:一路做下去 → 最後發現方向錯了                         │
│  驗證模式:定期檢查 → 及時調整 → 確保方向正確                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

觸發時機

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  何時需要驗證目標?                                             │
│                                                                 │
│  ⏸️  檢查點 (Checkpoint):                                       │
│  ├── 每個 Milestone 完成後                                     │
│  ├── 實作過程中感覺複雜度增加時                                │
│  ├── 用戶說「繼續」但沒有明確指示時                            │
│  └── 發現需要額外工作(非原計劃)時                            │
│                                                                 │
│  ⚠️  警報信號:                                                  │
│  ├── 工作範圍不斷擴大                                          │
│  ├── 「順便」做越來越多事                                      │
│  ├── 忘記原本要做什麼                                          │
│  └── 用戶似乎在等什麼但沒說                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

驗證流程

Step 1: 回顧原始目標

問自己:
1. 原始目標是什麼?
2. 成功標準是什麼?
3. 有沒有偏離?

Step 2: 評估當前狀態

檢查清單:
□ 已完成哪些 Milestone?
□ 當前進度百分比?
□ 有沒有計劃外的工作?
□ 有沒有被阻塞的任務?

Step 3: 方向檢查

核心問題:
1. 現在做的事,是在往目標前進嗎?
2. 有沒有範圍蔓延(scope creep)?
3. 優先級對嗎?

Step 4: 輸出驗證結果

verification:
  # 目標狀態
  original_goal: "原始目標描述"
  current_goal: "當前理解的目標(可能已調整)"
  goal_drift: false  # 目標是否已偏移

  # 進度狀態
  progress:
    completed: ["M1", "M2"]
    in_progress: "M3"
    remaining: ["M4", "M5"]
    percentage: "60%"

  # 方向評估
  on_track: true  # 是否在正軌上
  concerns:
    - "M3 比預期複雜"
    - "發現需要額外處理 X"

  # 範圍評估
  scope_creep:
    detected: false
    additions: []  # 計劃外新增的工作

  # 建議
  next_step: "繼續 M3.2"
  recommendations:
    - "建議先完成 M3 再處理額外需求"
    - "可以考慮將 X 放到 M5 之後"

驗證範例

範例 1: 正常進行

原始目標:建立 Todo App
當前狀態:M1、M2 完成,正在 M3

驗證結果:
{
  original_goal: "建立 Todo App",
  progress: { percentage: "60%" },
  on_track: true,
  concerns: [],
  next_step: "繼續 M3.2 - 實作刪除功能"
}

範例 2: 發現偏離

原始目標:建立 Todo App
當前狀態:正在做用戶認證系統

驗證結果:
{
  original_goal: "建立 Todo App",
  current_goal: "建立有用戶系統的 Todo App",
  goal_drift: true,
  on_track: false,
  concerns: ["用戶認證不在原始需求中"],
  scope_creep: {
    detected: true,
    additions: ["用戶認證", "登入頁面"]
  },
  next_step: "與用戶確認是否需要用戶認證功能",
  recommendations: [
    "如果不需要:回到原計劃",
    "如果需要:更新計劃,加入認證 Milestone"
  ]
}

範例 3: 用戶說「繼續」

用戶:繼續
當前狀態:剛完成 M3

AI 執行 goal-verifier:
"M3 已完成。目前進度:
- ✅ M1-M3 已完成
- ⏳ M4-M5 待執行

我建議下一步:
A. 繼續 M4(持久化功能)
B. 先測試 M1-M3 功能
C. 其他

您希望怎麼進行?"

與其他 Skill 的協作

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  協作流程                                                       │
│                                                                 │
│  [plan-master] → [執行 M1] → [goal-verifier] → [執行 M2] → ... │
│                       │              │                          │
│                       ↓              ↓                          │
│                   完成 M1        確認方向                        │
│                                      │                          │
│                        ┌─────────────┴─────────────┐            │
│                        ↓                           ↓            │
│                    on_track=true              on_track=false    │
│                    繼續下一步                  調整計劃           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

對話範例

Milestone 完成後

Claude: M2 已完成!

目標驗證:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  📊 進度更新                                        │
│                                                     │
│  目標:建立 Todo App                                │
│  進度:███████░░░ 40%                               │
│                                                     │
│  ✅ 已完成:M1(初始化)、M2(核心 UI)             │
│  🔄 下一步:M3(互動功能)                          │
│                                                     │
│  ✓ 方向正確,繼續執行                               │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

要繼續 M3 嗎?

發現範圍蔓延

Claude: ⚠️ 發現範圍變更

目標驗證:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  ⚠️ 需要確認                                        │
│                                                     │
│  原始目標:建立 Todo App                            │
│  發現:您剛才提到需要「多用戶支援」                  │
│                                                     │
│  這不在原始計劃中,您想要:                          │
│  A. 加入計劃(會增加 2 個 Milestone)               │
│  B. 先完成基本版,之後再擴展                        │
│  C. 取消,維持原計劃                                │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

設計原則

  1. 定期檢查 - 不是做完才檢查,而是過程中檢查
  2. 主動提醒 - 發現問題主動告知用戶
  3. 不替用戶決定 - 發現偏離時詢問用戶意見
  4. 結構化輸出 - 方便追蹤和記錄
  5. 輕量執行 - 快速檢查,不阻塞執行流程

檢查清單

每次驗證都回答這三個問題:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 現在的目標是什麼?                                          │
│     → 重新確認當前要達成的目標                                  │
│                                                                 │
│  2. 方向有沒有偏離目標?                                        │
│     → 檢視已完成的工作是否朝向目標前進                          │
│                                                                 │
│  3. 下一步是什麼?                                              │
│     → 明確下一個行動,而非盲目繼續                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

限制與邊界

  • 這是「驗證」不是「執行」,不會產出程式碼
  • 需要足夠的上下文才能準確判斷
  • 依賴用戶提供原始目標資訊
  • 無法預測所有可能的偏離情況