MCP HubMCP Hub
SKILL·C350E1

suede-recommend-next-action

JasonColapietro
Обновлено 27 days ago
5 просмотров
129
9
129
Посмотреть на GitHub
Метаaidesign

О программе

Этот навык анализирует текущий контекст разработки (например, состояние репозитория или вывод терминала) и рекомендует единственное лучшее следующее действие, предоставляя его в виде короткого промпта, готового для копирования. Он оценивает возможные шаги по критериям, таким как соответствие цели и срочность, и может развернуть промпт в подробные шаги по запросу. Используйте его, когда вы застряли или задаётесь вопросом "что дальше" после обзора или аудита, но он не будет выполнять действия без отдельного разрешения.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add JasonColapietro/suede-creator-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/JasonColapietro/suede-creator-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/JasonColapietro/suede-creator-skills.git ~/.claude/skills/suede-recommend-next-action

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Suede Recommend Next Action

Recommend one action and package it as a short runnable prompt. Inspect current state read-only; do not execute the recommended action unless the user separately authorizes execution. Keep the full operator contract hidden until the user asks to expand it.

Recommendation Workflow

  1. Resolve the target and the user's actual done outcome from the current request, conversation, handoff, plan, repo, or live surface.
  2. Check only the evidence needed to distinguish the next move. Prefer, in order: current terminal/repo/live state, current source documents, current plans or handoffs, then older memory.
  3. Generate 2-4 candidate actions internally. Exclude work already verified as complete, adjacent cleanup, and actions outside the user's authorized scope.
  4. Score each candidate from 0-2 on every criterion below. Recommend the highest total.
Criterion2 points1 point0 points
Goal alignmentDirectly produces the user's done signalRequired prerequisiteMerely adjacent
UnblockingUnlocks a core path or at least two downstream stepsUnlocks one stepUnlocks nothing known
EvidenceConfirmed by current sourceConfirmable with one read-only checkDepends on an assumption
UrgencyActive failure, deadline, security risk, or release gateNeeded for the active milestoneNo current pressure
LeverageFits one focused session and prevents rework or creates a reusable resultBounded work with moderate payoffUnscoped, multi-day, or low-payoff work
  1. Break ties by preferring a required prerequisite, then current-evidence verification, then the more reversible action. If the top two remain within one point and target ambiguity would change the answer, run at most three additional read-only checks. If still tied, show both choices and state the single fact that decides between them.
  2. Turn the recommendation into a 2-4 sentence quick prompt. Keep the scoring and full operator contract internal unless the user asks to compare choices, expand prompt, or make it granular.

Routing Rules

  • If a repo or task already has its own plan, progress doc, issue tracker, or project board, do not create a second one. Treat its recorded next step as one candidate, verify it against current source, and recommend the winner — don't replace the existing tracker.
  • If the user needs options explored before a commitment can be made, say so and offer to brainstorm instead of forcing a single recommendation.
  • If missing evidence is the real blocker, make the smallest read-only check the recommended action and generate a prompt for that check.

Prompt Levels

Quick Prompt (Default)

Write 2-4 sentences that another capable agent can paste and run:

  1. Name the selected skill or lane, exact target, and one concrete outcome.
  2. Include the single current fact, scope boundary, or preservation rule most likely to change execution.
  3. Name the observable done signal and its verification.
  4. Add a stop condition only when a material blocker is plausible.

Do not dump field labels, the score breakdown, a long evidence list, or numbered implementation steps by default. After the prompt, add exactly:

Say "expand prompt" for the full operator version or "make it granular" for exact steps and commands.

Expanded Prompt (On Request)

When the user says expand prompt, render the full self-contained prompt below. Include only applicable fields and never leave placeholders such as TBD or <path>.

Use $<skill> to complete this task.

Target: <exact repo, worktree, route, URL, document, account, or surface>
Objective: <one concrete outcome>
Current verified state:
- <fresh fact and its source>
Authorized scope: <read-only, local edits, live mutation, or other exact boundary>
Preserve: <dirty work, copy, data, identities, or other invariants>
Source-truth order: <current sources in precedence order>

Required work:
1. <smallest complete sequence>

Done signal: <observable proof>
Verification:
- <command, readback, screenshot, URL, test, or response>
Stop and report if: <material ambiguity, unsafe mutation, failed gate, or missing authority>

Return: outcome, changed surfaces, verification evidence, caveats, and status.

Granular Prompt (On Request)

When the user says make it granular, render the expanded prompt and decompose Required work into atomic numbered steps. Include exact commands, absolute paths, mutation checkpoints, expected readbacks, and stop conditions wherever current evidence supports them. Do not invent missing commands or values; make resolving a missing decisive fact the first step.

For multi-lane work spanning more than one specialist, start expanded and granular prompts with $suede-agent-teams so the coordination lane owns the handoff. For a single-lane task, start with the specialist the recommendation names directly. Use exact absolute paths, URLs, handles, branch names, and verification commands when current evidence provides them.

Output Format

Recommended action: <one sentence>
Why now: <one evidence-backed sentence>

Quick prompt: <2-4 runnable sentences>

Say "expand prompt" for the full operator version or "make it granular" for exact steps and commands.

Show the route, score, evidence list, confidence, or alternatives only when the user asks for rationale or when the unresolved tie rule requires them. When the recommendation is an evidence-gathering step, state that in Why now without loading the expanded prompt.

Boundaries

  • Do not mutate files, repos, deployments, accounts, messages, or live systems while recommending.
  • Do not load the expanded or granular prompt by default.
  • Do not repeat a broad audit when one current execution lane can be selected.
  • Do not invent paths, URLs, skill availability, status, metrics, owners, or completion evidence.
  • Do not recommend vague actions such as "keep working", "improve the app", or "do more research". Name a command, artifact, decision, edit, or verification result.
  • Do not hide a blocker. If authority or a decisive fact is missing, make its resolution the next action.

Routing

  • Need multi-lane coordination across specialists -> use suede-agent-teams.
  • Need help picking which single skill fits a request -> read this pack's router (suede-workflow-skills) or ask directly.
  • Need idea exploration before selecting a move -> brainstorm directly with the user instead of forcing a single recommendation.
  • Need execution -> use the specialist named in the generated prompt.

GitHub репозиторий

JasonColapietro/suede-creator-skills
Путь: skills/suede-recommend-next-action
0
agent-orchestrationagent-skillagent-skillsai-agentsai-codinganthropic
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill suede-recommend-next-action?

suede-recommend-next-action — это Claude Skill от JasonColapietro. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с suede-recommend-next-action, без дополнительных запросов.

Как установить suede-recommend-next-action?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте suede-recommend-next-action в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится suede-recommend-next-action?

suede-recommend-next-action относится к категории Мета.

Можно ли использовать suede-recommend-next-action бесплатно?

Да. suede-recommend-next-action размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык