做什么
覆盖默认 LLM 校正行为 。 执行完整的代码生成,禁止占位符模式,并干净地处理符号限制分出. 适用于任何需要详尽无遗、未压缩的产出的任务.
技能库 智客分类:Agent 工作流 full-output-enforcement
覆盖默认 LLM 校正行为 。 执行完整的代码生成,禁止占位符模式,并干净地处理符号限制分出. 适用于任何需要详尽无遗、未压缩的产出的任务.
官方网址:GitHub
先看中文介绍;官方 description 原文单独保留,不改写 SKILL.md。
覆盖默认 LLM 校正行为 。 执行完整的代码生成,禁止占位符模式,并干净地处理符号限制分出. 适用于任何需要详尽无遗、未压缩的产出的任务.
官方 description 未单独写出 Use when。按规范,代理会在用户任务与这段 description 的关键词匹配时激活本技能。
按 Agent Skills 渐进披露:启动时只加载 name 与 description(约 100 token);任务匹配后才读入整份 SKILL.md 正文;scripts/、references/、assets/ 仅在需要时再读。 本文件正文结构:Full-Output Enforcement、Baseline、Banned Output Patterns、Execution Process、Handling Long Outputs、Quick Check。
文件分析:这是一份仅含 SKILL.md 的指令型技能,代理激活后整份正文进入上下文。
Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
Full-Output EnforcementBaselineBanned Output PatternsExecution ProcessHandling Long OutputsQuick Check
来源分类:GitHub skill
市场来源:GitHub
namefull-output-enforcementdescription具体调用语法与可用工具以目标 Agent 客户端为准。 查看调用机制说明 ↗
先选择目标 Agent 和安装范围,保留技能包的附属文件,安装后检查客户端能否发现该技能。
复制安装指令给支持 Agent Skills 的代理,确认其中的目标目录与客户端匹配。
把 Agent Skill「full-output-enforcement」安装到我的项目:SKILL.md 原文与官方 description 见 https://zicq.com/zh/skills/skl-94761d0ca65e325e-Full-Output-Enforcement.html 请存为 .cursor/skills/full-output-enforcement/SKILL.md 或 .claude/skills/full-output-enforcement/SKILL.md,frontmatter 的 name 与 description 保持原样,不要改写。
需要 Node.js 与 npx。先查看仓库技能列表,确认实际名称。
npx skills add 'https://github.com/nexu-io/open-design/tree/HEAD/skills/output-skill' --list
npx skills add 'https://github.com/nexu-io/open-design/tree/HEAD/skills/output-skill' --skill 'full-output-enforcement'
CLI 会交互选择目标 Agent,默认安装到项目;用户级安装使用 -g。先通过查看命令核对仓库内容,再用 npx skills list 检查已安装技能。
name: full-output-enforcement description: | Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output. triggers:
Treat every task as production-critical. A partial output is a broken output. Do not optimize for brevity — optimize for completeness. If the user asks for a full file, deliver the full file. If the user asks for 5 components, deliver 5 components. No exceptions.
The following patterns are hard failures. Never produce them:
In code blocks: // ..., // rest of code, // implement here, // TODO, /* ... */, // similar to above, // continue pattern, // add more as needed, bare ... standing in for omitted code
In prose: "Let me know if you want me to continue", "I can provide more details if needed", "for brevity", "the rest follows the same pattern", "similarly for the remaining", "and so on" (when replacing actual content), "I'll leave that as an exercise"
Structural shortcuts: Outputting a skeleton when the request was for a full implementation. Showing the first and last section while skipping the middle. Replacing repeated logic with one example and a description. Describing what code should do instead of writing it.
When a response approaches the token limit:
[PAUSED — X of Y complete. Send "continue" to resume from: next section name]
On "continue", pick up exactly where you stopped. No recap, no repetition.
Before finalizing any response, verify:
Agent 工作流
创造有效技能指南。 当用户想创造出新的技能(或更新现有的技能),以专业知识,工作流程,或工具集成来扩展克洛德的能力时,应该使用这种技能.
Agent 工作流
使用ClawdHub CLI搜索,安装,更新并发布从taladhub.com的代理技能. 需要获取苍蝇上的新技能时使用,将安装的技能同步到最新版本或特定版本,或者发布 npm-instainddhub CLI 的新/更新的技能文件夹.
Agent 工作流
管弦乐团多代理团队,任务设定周期,交接协议,审查工作流程. 使用时间: (1)建立2+特派员队伍,具有不同专业,(2)确定任务路线和生命周期(收录框_ spec_建设_审查_完成),(3)在特派员之间制定交接协议,(4)建立审查和质量关口,(5)管理特派员之间的交流和文物共享.
Agent 工作流
Spec-first,TDD,子代理驱动的软件开发工作流程. 当:(1)构建任何新功能或应用——触发脑暴_计划_子代理执行回路,(2)调试出一个bug或测试失败——触发系统性的根起过程,(3)用户说"让我们构建","帮助我计划","我想添加X",或"这个被打破",(4)完成一个功…