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intent-assess意图评估

Agent Skill

intent-assess 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,179

周安装

89

GitHub Stars

12

下载量

705
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:intent-assess(意图评估)
来源仓库:https://github.com/arcblock/idd
仓库路径:skills/intent-assess
安装命令:
npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-assess
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-assess

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。

  • 支持从来源仓库获取上下文,结合安装命令和原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 适用于需要自动化处理代码协作流程的场景,提升开发效率。
  • 可结合项目实际框架和协作规范使用,避免误操作影响生产环境。

SKILL.md

Intent Assess

评估项目是否适合 IDD,并教育 IDD 方法论。

两个模式

1. 评估模式 (Assessment)

/intent-assess

分析当前项目,评估是否适合采用 IDD。

2. 学习模式 (Learning)

/intent-assess --learn

教育 IDD 方法论,解释核心概念。


评估模式

工作流程

/intent-assess
        ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  Phase 1: 项目分析                │
│  - 项目类型识别                   │
│  - 代码库规模                     │
│  - 现有文档情况                   │
│  - 团队协作模式                   │
└─────────────┬─────────────────────┘
              ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  Phase 2: 适配度评估              │
│  - 计算匹配分数                   │
│  - 识别优势和挑战                 │
└─────────────┬─────────────────────┘
              ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  Phase 3: 建议                    │
│  - 是否推荐 IDD                   │
│  - 如何开始                       │
│  - 替代方案(如不适合)           │
└───────────────────────────────────┘

评估维度

维度有利于 IDD不利于 IDD
项目类型系统软件、框架、库简单脚本、一次性项目
代码规模中大型 (>5k LOC)小型 (<1k LOC)
团队协作多人协作、AI 辅助单人独立开发
架构复杂度多模块、需要边界单模块、简单结构
迭代方式持续迭代、长期维护一次性交付
AI 工具使用使用 Claude/Copilot纯人工开发

评估报告示例

# IDD Assessment Report

> Project: ainecore
> Date: 2026-01-19

## 适配度评分: 85/100 ⭐⭐⭐⭐

## 项目特征

| 特征 | 当前状态 | IDD 契合度 |
|------|---------|-----------|
| 项目类型 | 框架/平台 | ✅ 高 |
| 代码规模 | ~15k LOC | ✅ 高 |
| 模块数量 | 12 个 | ✅ 高 |
| 团队规模 | 3 人 + AI | ✅ 高 |
| 现有文档 | 部分 | 🟡 中 |

## 优势

- ✅ 多模块架构,需要清晰边界定义
- ✅ 使用 AI 辅助开发,Intent 可指导 AI
- ✅ 长期维护项目,文档价值高
- ✅ 已有部分设计文档,可迁移

## 挑战

- ⚠️ 需要建立 Intent 编写习惯
- ⚠️ 现有代码需要补充 Intent
- ⚠️ 团队需要学习 IDD 方法

## 建议

### 推荐: 采用 IDD ✅

该项目非常适合 IDD:
1. 多模块架构需要清晰的边界和契约
2. AI 辅助开发可以直接使用 Intent 作为上下文
3. 长期维护价值高

### 启动建议

1. **从核心模块开始**
   - 先为 `src/core/` 编写 Intent
   - 建立 Intent 模板和规范

2. **渐进式推广**
   - 新功能必须先写 Intent
   - 老代码逐步补充

3. **工具配套**
   - 安装 IDD plugin
   - 配置 CI/CD 集成

### 预期收益

- 🎯 AI 编码效率提升 ~30%
- 🎯 架构边界更清晰
- 🎯 新成员 onboard 更快
- 🎯 减少 "文档过时" 问题

学习模式

交互式教学

/intent-assess --learn

通过问答方式教授 IDD:

┌───────────────────────────────────┐
│  欢迎学习 IDD!                   │
│                                   │
│  我将介绍:                        │
│  1. 什么是 IDD                    │
│  2. IDD vs TDD vs SDD             │
│  3. Intent 文件结构               │
│  4. 实际案例                       │
│                                   │
│  你想从哪个话题开始?              │
└───────────────────────────────────┘

核心概念讲解

1. 什么是 IDD

开发方法论演进:

Traditional:  Code → Test → Docs
              (文档经常过时)

SDD:          Spec → Code → Test
              (Spec 分散,难以维护)

TDD:          Test → Code → Docs
              (测试不能捕捉设计理由)

IDD:          Intent → Test → Code → Sync
              (Intent 作为唯一真相来源)

2. Intent 三层结构

┌─────────────────────────────────────┐
│  Layer 1: 结构图 (Structure)        │
│  - 目录结构、数据结构、模块关系      │
│  - ASCII 图优先                     │
├─────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: 约束规则 (Constraints)    │
│  - 依赖方向、边界规则、不变式        │
│  - 可转化为测试断言                  │
├─────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: 行为示例 (Examples)       │
│  - 输入 → 输出 示例                 │
│  - 边界情况                         │
└─────────────────────────────────────┘

3. IDD vs SDD 对比

| 维度 | SDD | IDD |
|------|-----|-----|
| 组织方式 | 按类型 (功能/UX/技术) | 按模块 |
| 核心载体 | 文字描述 | 结构图 |
| 粒度 | 细分 User Story | 完整 Pattern |
| Task 管理 | 独立 Task 文件 | AI 自主分解 |
| LLM 友好度 | 需要拼装上下文 | 一次理解完整 |

4. 实际案例

展示一个真实的 Intent 文件,解释各部分作用。

快速参考

/intent-assess --learn --topic <topic>

可选 topic:

  • what - 什么是 IDD
  • vs-sdd - IDD vs SDD 对比
  • vs-tdd - IDD vs TDD 对比
  • structure - Intent 文件结构
  • workflow - IDD 工作流程
  • approval - Section 审批机制
  • best-practices - 最佳实践

与其他命令配合

/intent-assess                # 评估项目
    ↓ (如果适合)
/intent-assess --learn        # 学习 IDD
    ↓
/intent-init                  # 初始化 IDD
    ↓
/intent-interview             # 创建 Intent

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

28.85%
按下载量换算203

Gemini CLI

25.64%
按下载量换算181

Codex

18.06%
按下载量换算127

Cursor

11.6%
按下载量换算82

OpenCode

8.02%
按下载量换算57

Antigravity

3.63%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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