Intent-Router Skill 技能

技能简介

Intent-Router 是一款面向 AI Agent 的「意图编译器」（intent compiler）Skill，由开发者 angel291592 开源发布，采用 MIT 许可。它要解决的是：当你丢给 AI 编程助手一句含糊指令——比如「给 user API 加缓存」——agent 要么立刻开始猜，用 400 行产出建立在一个你从未做过的假设之上；要么反复盘问，把一次普通 session 变成「四轮四十六个问题」的漫长审问，而审问结束却不留下任何可复用文件。Intent-Router 把含糊请求编译成一份带类型的 IntentSpec，能自己查到的就自己去查，只把真正需要人判断的问题留给你，意图仍不充分时则拒绝产出。

核心能力

1. 三趟编译式工作流：Parse（解析）→ Resolve（解析未知项）→ Typecheck & emit（类型检查并产出），完全按编译器顺序运行，不发明任何未经验证的内容。
2. PROBE / ASK 智能分级：每个未知项在到达用户前先被分类——答案若存在于代码库、依赖、配置、版本历史、测试或文档里，它就自己去读（不打搅你）；只有答案活在人脑里（偏好、权衡、不可逆边界）时才提问。
3. 只问一个真正值得拍板的问题：把「四十六问的盘问」压缩成唯一一个需要你判断的问题，并给出两个具体选项和一个推荐默认值，答案直接落进交付的代码。
4. 机器可读的契约产物 IntentSpec：每次运行都以一份 YAML 格式的 IntentSpec 收尾，先存进 .intent/.intent.yaml，每个探测过的字段都带 evidence 指针，可跨 session、跨 agent、跨同事接续。
5. 可判定的停止条件：不再「感觉差不多就停」，而是在谓词上停——充分 ⟺ 每个必填字段都已填上，且无任何 inferred 字段触到不可逆边界；不充分且 ASK 预算用完时拒绝产出，点名还开着的字段。
6. 两种失败永不合并：区分 underspecified（需求欠说明，下一步在你）与 degraded（探测失败/超时，属运维信号），避免后端故障被一个看似澄清性的提问掩盖。
7. 四个明确决策态：ROUTE（已充分）、PROBE（缺的信息可查）、ASK（需人判断）、HALT（欠说明或降级），行为完全可观测。
8. 领域无关：三趟流程与充分性谓词不绑定任何领域，变的只有「客观答案能在哪里被找到」。

安装配置

1. 零依赖一键安装：无需安装、无需 API key，执行 npx skills add angel291592/Intent-Router，它会探测你装了哪些 agent 并逐个装进去，skill 名为 intent-router。
2. 手动安装：把仓库中 skills/intent-router/ 这个目录（不是仓库根目录）拷进 agent 会读取的目录——Claude Code 用 .claude/skills/，Cursor、Codex、OpenCode、Gemini CLI、Copilot 等用 .agents/skills/；路径前加 ~/ 即为全局安装。
3. 无 skill 机制的 agent：SKILL.md 是单文件 markdown，不绑定任何工具，把正文粘进 system prompt 即可，references/ 按需加载。

使用步骤

1. 执行 npx skills add angel291592/Intent-Router 完成安装。
2. 照常对 agent 下达任务，它设计为在请求不充分时自动触发，而非等你想起来调用。
3. 如需强制触发：Claude Code / Cursor / Copilot 用 /intent-router refactor the auth module，Codex 用 $intent-router ...，Pi / Kimi Code 用 /skill:intent-router ...。
4. 当它提出那唯一一个问题时，从两个具体选项（如「失效失败时不走缓存」还是「发旧数据」）中做出选择。
5. 检查产出的 .intent/.intent.yaml，审阅带 evidence 指针的约束与最终 decision 状态。
6. 把契约文件连同交付 diff 一起提交，供下一个 agent 或同事接续执行。

适用场景

1. 编码 agent 任务：如「重构这个模块」「给用户 API 加缓存」，自动探测仓库、依赖、版本历史、测试与 ADR，只问不可逆的技术权衡（已实测，14 用例）。
2. 客服与服务工单：「这个客户炸了，你处理一下」，自动读取订单记录、账户权益与现行政策，只问「退款还是换货」这类发出去就收不回的决定（已实测，1 用例）。
3. 研究与分析：探测先前笔记、历史报告、来源白名单与缓存检索结果，只问「深度还是广度」这类会改变交付形态的问题。
4. 运维与数据作业：探测 schema、看板、上次运行输出、部署与事故历史、留存策略，只问「回填能不能改写历史行」。
5. 多角色助手：探测候选角色 registry、附件元数据、对话历史、用户等级与地区，只问「两个真正重叠的专家该给谁」。

适用人群

频繁使用 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等 AI 编程助手的开发者；被 agent「先猜后错」或「反复盘问」困扰、希望提升交付质量的工程团队；需要在团队/多 session 之间传递「任务真正意图」的项目负责人；以及构建路由、决策模型或工作流编排、需要标准化输入层的 AI 应用开发者。

工作原理

Intent-Router 把「把含糊请求变成成型输入」这一被下游所有路由器与决策模型默认已存在的步骤，做成一门编译工序。第一步 Parse：把原始请求转成 IntentSpec 草稿，归一化动作、对象与用户明确约束，列出 unknown 清单，凡模型自行填入的一律标记 source: inferred。第二步 Resolve：对每个 unknown 做路由决策——能查到的一律 PROBE 去读，只有死活在人的脑子里的才 ASK，核心规则是「只要客观答案存在且够得到，就永远 PROBE，绝不 ASK」。第三步 Typecheck & emit：在充分性谓词上做可判定停止，不充分则 HALT 并点名开放字段，就像编译器宁可拒绝链接也不随手挑一个地址。最终产出一份由 JSON Schema（draft 2020-12）固定的 IntentSpec，并报告 resolved_by_probe / unknowns_found 这一可量化考核指标。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/angel291592/Intent-Router
• 简体中文说明：https://github.com/angel291592/Intent-Router/blob/main/README.zh-CN.md
• 许可：MIT