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why

编程与开发

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更新于 10-19 18:23

技能介绍

用途

why 技能用于调查代码背后的动机与意图。它与 how 技能互补:how 回答代码做什么、如何工作,why 回答是什么力量塑造了代码的当前形态。典型问题包括“为什么 X 会这样工作”“为什么我们选择 Y”、设计理由、权衡取舍、驱动性边缘案例、外部约束、死代码或较广的历史追溯。

主要能力

  1. 确定目标与问题:当目标含糊时,依据对话上下文(打开的文件、最近编辑、光标位置、刚讨论的内容)做最佳猜测,并简要说明理解以便用户纠正。
  2. 建立代码锚点:内联收集文件路径与行范围、关键符号、最近提交、合并提交中的 PR 编号、关联工单 ID;使用 git blame、git log --follow、git log --oneline、git log -1 --format=%B 等命令,并通过 gh pr view 拉取 PR 正文与讨论。
  3. 并行调查:默认执行完整的并行调查,目标是完整覆盖图而非最小集。先列出 Cursor 环境可用的 MCP,将每个 MCP 映射到七类证据之一:源码控制历史、工单/问题跟踪、长文档、实时团队聊天、基础设施可观测性、错误/异常跟踪、产品分析仓库。源码控制始终可用(git 与 gh);其余六类按 MCP 名称、服务器说明、工具名和资源描述分类。每个有匹配 MCP 的类别派发一名调查器,单条消息并发运行,每个调查器只负责一个工具或 MCP。
  4. 合成与呈现:由合成器整合调查结果(含空结果与跳过理由)、代码锚点、原始问题、认识论框架,按模板输出。可轻度编辑提升清晰度,但不得改写置信度措辞。

使用方式

技能按步骤执行:理解目标与问题、建立代码锚点、派发并行调查器、合成、呈现。调查器提示由 references/investigator-prompt.md 填充,并附上对应证据类别的播放手册 references/sources/<source>.md;若目标代码看起来具有防御性(空值检查、重试逻辑、超时处理、限流、功能开关、出口防护、OOM 处理),还会附上 references/sources/incident-postmortem.md。

调查器分配要求:每个 spawn 均为 generalPurpose,readonly: false(agent 模式),不得使用 readonly/Ask 模式,因为那会剥离 MCP 访问,导致依赖 MCP 的调查器和合成器的引用抽查失效;调查器本身仍不应写入任何内容。模型设置方面:将 model 设为 pstack-models.mdc 规则中对应角色行的值,若规则或行缺失则用默认值;值为 auto 或 inherit-parent 时留空;若 Task 工具拒绝某个 slug,使用默认值并说明;若默认值也被拒绝,使用其错误信息中同家族最接近的有效 slug。调查器的推理级别与快速/标准速度按 poteto-mode 技能的 Subagents 部分选择。why 调查器默认模型为 grok-4.7-xhigh-fast,合成器默认模型为 claude-opus-5-5-xhigh。

输出格式

输出结构遵循 references/synthesizer-prompt.md:问题、所涉代码、我们发现了什么、我们可以合理推断什么、竞争性假设、我们不知道什么、已咨询来源、置信度总结。可按需调整,但须保持置信度分离;“已咨询来源”每个调查器一行,包括返回空结果或被跳过的调查器及其原因。

若用户的 why 问题是修改此代码的前奏,则在“已咨询来源”之后,将沿革发现转化为 Preserve / Change / Avoid / Risk 约束集,供变更规划使用。

适用场景

适用于设计理由追溯、回归分析、事后复盘、数据支撑阈值解释、代码沿革调查等。当源码控制、工单、文档的书面痕迹稀薄时,实时团队聊天调查尤为重要;当目标响应基础设施信号(超时、重试、限流、熔断)时,基础设施可观测性调查最强;当处理 catch 块、空值防护、类型检查、重试等防御性代码时,错误/异常跟踪调查最强;当涉及功能开关代码、实验驱动发布、数据迁移或“这个数字从哪来”的问题时,产品分析仓库调查最强。

限制

只能调查当前 Cursor 环境中可用的 MCP 所提供的证据类别;某类别无可用 MCP 时应标记为缺口,而非主动选择跳过。只有在有明确书面理由时才可跳过调查器,有效理由仅两种:该类别在当前环境无匹配 MCP(标记为缺口);该来源可证明无关(高门槛,例如目标是构建时脚本且无运行时路径)。若目标为单提交的简单目标且 PR 描述已含完整答案,可在确认全部七类可用类别搜索均冗余后内联回答,但应明确说明且此情况应罕见。调查器应保持谨慎精确,诚实区分已知与推断,完整信心框架见 references/epistemics.md。需要避免的常见失败模式包括近因偏差:最近提交未必权威,当前形态常是早期决策的累积,应向前追溯。