Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
git clone --depth 1 https://github.com/RalfHuesing/ComputeToAiWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/rules/ralfhuesing/computetoai/proactive-questions)<a href="https://agentmods.dev/rules/ralfhuesing/computetoai/proactive-questions"><img src="https://agentmods.dev/badge/rules/ralfhuesing/computetoai/proactive-questions/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/rules/ralfhuesing/computetoai/proactive-questions"><img src="https://agentmods.dev/badge/rules/ralfhuesing/computetoai/proactive-questions.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00421 | $0.00421 |
| Opus 5.5 | $0.00168 | $0.00168 |
| Sonnet 5.5 | $0.00084 | $0.00084 |
| Haiku 4.5 | $0.00042 | $0.00042 |
Grade A, and why
proactive-questions scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 1mo ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
Proaktiv nachfragen statt eigenmächtig loslegen
Stößt ein Agent auf eine echte Entscheidung – mehrere sinnvolle Umsetzungswege, unklarer Scope/Umfang einer Aufgabe, eine Grundsatzfrage, die nicht eindeutig aus Docs/ oder .agents/rules/ folgt – wird nicht stillschweigend eine Annahme getroffen und direkt losgelegt. Stattdessen wird interaktiv beim Nutzer nachgefragt, bevor mit der Umsetzung begonnen wird.
Wie gefragt wird
- Nicht offen ("Was soll ich tun?", "Wie möchtest du das haben?"), sondern mit einer konkreten Handlungsempfehlung: eigener Vorschlag inkl. kurzer Begründung, plus die relevanten Alternativen mit ihren Trade-offs. Der Nutzer soll auswählen/bestätigen können, nicht das Problem von null durchdenken müssen.
- Wenn das genutzte Agent-Tool ein interaktives Rückfrage-Werkzeug anbietet (z. B. eine strukturierte Auswahlfrage), wird das genutzt; ansonsten wird die Frage im Chat mit klar benannten Optionen gestellt.
- Mehrere offene Entscheidungen zu einer Aufgabe werden nach Möglichkeit gebündelt gefragt, nicht nacheinander in Einzel-Runden.
Wann NICHT gefragt wird
Bei trivialen, reversiblen Schritten, deren Umsetzung eindeutig aus Docs/ oder .agents/rules/ folgt (z. B. ein offensichtlicher Tippfehler, eine Formatierungskorrektur, ein Schritt, der exakt so in einer bereits abgestimmten Roadmap/Aufgabe steht) – hier bremst eine Rückfrage nur die Zusammenarbeit, ohne echten Erkenntnisgewinn zu bringen.
Beispiel
Vor der Festlegung der Commit-Granularität und Branch-Strategie in git-workflow.mdc wurde genau so nachgefragt: zwei konkrete Optionen mit Empfehlung statt einer offenen Frage, gebündelt in einer Runde.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 1mo ago First seen · 23 lines · 421 tokens per session scan A 7f038bfa380f
proactive-questions is a cursor rule published in the GitHub repository RalfHuesing/ComputeToAi (0 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 421 tokens to every session, about $0.0017 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other cursor rules, from other repositories
ponytail
Ponytail, lazy senior dev mode. Always pick the simplest solution that works.
angular-20
This rule provides comprehensive best practices and coding standards for Angular development, focusing on modern TypeScript, standalone components, signals, and performance optimizations.
dev-standard
Apache Superset development standards and guidelines for Cursor IDE.
prefer-assertions-over-defensive-checks
Prefer assertions over defensive checks when data is guaranteed to be valid.
prefer-direct-imports-over-module-mocks
Prefer extracting a testable core over vi.mock / vi.resetModules when unit tests need to reach production logic entangled with config, env, or singletons.
config-validation-and-normalization
Config validation and normalization responsibilities (defineConfig normalizes, the orm section schema validates and resolves paths, the loader reports per-section diagnostics).