goal-setter-skill
将模糊的长期任务转化为清晰、可验证的AI执行目标。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：goal-setter-skill。 它的用途是：将模糊的长期任务转化为清晰、可验证的AI执行目标。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/goal-setter-skill/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'$goal-setter set a goal: 将我们的用户认证模块从JWT迁移到OAuth 2.0，并确保所有API测试通过。' 它会引导你明确迁移范围、成功标准（如测试覆盖率、性能指标）和风险边界，最终生成一个结构化的Goal，让AI围绕这个清晰的目标自主执行和验证。
介绍
goal-setter 是一个专为AI Agent设计的技能，它解决了用户在提出复杂、长期任务时，指令模糊、目标不清、难以衡量完成度的问题。它通过将用户粗糙的请求转化为一个结构化的“目标”，明确界定最终成果、成功证据、工作边界和停止规则，从而让AI的执行过程更加聚焦和可靠。
使用时，用户只需通过简单的命令（如 $goal-setter draft a goal for...）描述任务，该技能便会引导用户澄清关键细节，最终生成一个可供AI（如Codex、Claude Code）直接执行的、目标导向的指令。它特别擅长处理那些需要多次尝试、探索或证据验证的开放性任务。
这个技能非常适合那些需要将宏观、模糊的想法（如“优化系统性能”、“研究市场趋势”）落地为具体、可执行AI任务的用户。无论是开发者处理技术债务，还是分析师进行深度研究，都能通过它获得更清晰的工作路径。
建议在任务具有探索性、需要分步验证或结果难以一次性定义时使用。对于简单、一次性完成的请求，直接使用普通提示词即可。使用该技能的关键在于与AI协作，明确“完成”的标准是什么，而不是规定每一步具体怎么做。
核心特点
与普通提示词或任务分解技能不同，goal-setter 的核心是生成“可验证的目标”，它专注于定义“需要证明什么”而非“如何去做”，将实现路径的判断权留给执行AI，从而在保证方向正确的同时，最大化执行的灵活性。
注意事项
不适合处理简单、一次性或步骤极其明确的即时任务。
常见问题
goal-setter 和直接给AI下指令有什么区别？
它通过结构化对话帮你把模糊想法转化为明确、可验证的目标，让AI执行更聚焦，结果更可衡量。
哪些AI可以使用这个技能？
主要为Codex和Claude Code设计，其他支持Skills CLI的AI代理也可安装使用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/goal-setter-skill/raw/index.md 读取 goal-setter-skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/goal-setter-skill/raw/index.md（查看排版版本）