Getting it into your agent
This one installs as part of its plugin. Adding the marketplace and installing the plugin brings it with everything else the plugin ships.
/plugin marketplace add timzaak/web-dev-skills/plugin install t-toolsWrote 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/skills/timzaak/web-dev-skills/t-decision)<a href="https://agentmods.dev/skills/timzaak/web-dev-skills/t-decision"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/timzaak/web-dev-skills/t-decision.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00022 | $0.02781 |
| Opus 5 | $0.00011 | $0.01391 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00556 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00278 |
Grade A, and why
t-decision scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured yesterday.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 213 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
产品立项决策
契约:${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/protocols/decision-brief-contract.md
跨阶段决策连续性:${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/protocols/decision-continuity-contract.md
/t-decision 位于 /t-tech-research 和 /t-prd 之前,用来判断一个 feature 是否值得进入后续工程流程。它只做产品立项和范围取舍,不写 PRD、不做技术设计、不拆任务、不实现代码。
输出
.ai/decision/<feature>.md.ai/decision-log/<feature>.md
Markdown 使用 template.md。
参数
$ARGUMENTS必须是 feature 名称- 允许中文、英文、数字、空格、下划线、连字符
缺失或非法时终止并提示:/t-decision <feature>
如果 .ai/decision/<feature>.md 已存在,先询问覆盖、更新或终止。
更新已有 Product Decision 时不得复用原 DEC ID 改写历史结论;创建新 DEC、设置 Supersedes,并把旧记录移入 Decision Log 的 Superseded Decisions。
读取上下文
按需读取,缺失则跳过:
docs/prd/00-index.mddocs/user-stories/00-index.md.ai/user-stories/**/*.md.ai/decision/**/*.md.ai/decision-log/**/*.md.ai/prd/**/*.mddocs/prd/**/*.md.ai/tech-research/<feature>.md.ai/design/<feature>.md
可少量搜索代码,用于判断已有能力、替代方案和复用事实;不得展开技术方案。
决策规则
- 先判断问题,再判断方案。
- 证据优先:真实行为、付费、业务阻塞、明确成本强于“感兴趣”。
- 具体性优先:目标用户必须是角色 + 场景 + 后果,不能停在“用户/企业/管理员”。
- 默认做减法:先找最小可验证价值,再考虑扩展。
- 高影响、不可逆或会改变承诺的取舍必须问用户。
- scope 变化必须显式记录,不能静默扩大或缩小。
交互姿态
这一阶段的价值是辅导人类做判断,不是快速生成文档。要帮助用户把模糊想法压成可决策的问题。
保持直接、具体、可验证:
-
主动重构问题(reframe):锁定 problem statement 前,至少主动提出一个替代问题定义让用户确认或否决,而不是只在心里做代理问题检查。
-
对每个关键回答都形成判断:支持继续、削弱继续、还是需要更多证据。
-
不迎合模糊表达。用户说“体验更好”“更智能”“更完整”时,追问到具体场景、指标、行为或后果。
-
不把“有人觉得有用”当需求证据。行为、付费、业务阻塞、替代方案成本更重要。
-
不急着推进到 PRD。PRD 是承接已确认方向的产物,不是替用户做方向判断的地方。
-
可以推荐,但最终 scope 由用户决定。任何扩 scope、砍 scope、暂缓或拒绝都必须显式记录。
避免这些表达:
- “这听起来不错”但不判断证据。
- “可以有很多方向”但不给推荐。
- “建议考虑”但不说明取舍。
- “后面 PRD 再细化”来逃避当前必须确认的 D0 决策。
六问诘问(必跑)
这是 /t-decision 的诘问主线,但只保留门禁。写 Verdict 前六问必须逐项有结论(或显式写跳过理由);上下文已能回答的直接引用,不重复问;一次只问一个,只问会影响 Verdict、Scope 或成功标准的问题。
- 谁在痛、痛到什么程度 — 定位到角色 + 场景 + 可观察后果。强制量化:发生频率、占用时长、涉及人数、花费金钱或业务阻塞强度。给不出数字,证据强度记 Weak,并把该项写入“待量化”。
- 这是问题,还是方案 — 把“我要做 X”翻译成“谁在 Y 场景下受困于 Z”。**至少提出一个替代问题定义(reframe)**让用户确认或否决;用户描述若只是方案包装,必须改写成问题。
- 用户现在怎么绕 — 现有替代方案是什么,摩擦成本有多大(时间/钱/风险/人工协调)。绕法已经很顺 → 削弱继续;绕法很痛 → 最强需求证据。
- 最小楔子是什么 — 区分 MVP(太大)和 wedge(最薄能产生真实学习的切片)。能否在一两天内交付一条窄路径并拿到真实反馈。
- 哪个假设错了会致命 — 列出 1-3 个核心假设,标出致命的那个。最小成本如何证伪。Kill criteria:什么结果会让你直接放弃。
- 有没有更大、更易讲、更高杠杆的版本 — 当前想法是不是某个更大问题的代理。是否存在一个 10x 版本反而更简单、更值得,或反过来证明当前范围太散。
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- yesterday Changed · -52 lines d0e965c20287
- 6d ago First seen · 265 lines · 22 tokens per session scan A 9c36cbc708a2
t-decision is a skill published in the GitHub repository timzaak/web-dev-skills (69 stars, last pushed yesterday), licensed Apache-2.0. It adds 22 tokens to every session and 2,781 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
chinese-code-review
中文 review 沟通参考——话术模板、分级标注(必须修复/建议修改/仅供参考)、国内团队常见反模式应对。仅在用户显式 /chinese-code-review 时调用,不要根据上下文自动触发。.
chinese-commit-conventions
中文 commit 与 changelog 配置参考——Conventional Commits 中文适配、commitlint/husky/commitizen 中文模板、conventional-changelog 中文配置。仅在用户显式 /chinese-commit-conventions 时调用,不要根据上下文自动触发。.
systematic-debugging
Skill "systematic-debugging" from jnMetaCode/superpowers-zh, covering 系统化调试, 概述, 铁律, 何时使用 and 四个阶段.
dispatching-parallel-agents
当面对 2 个以上可以独立进行、无共享状态或顺序依赖的任务时使用.
executing-plans
当你有一份书面实现计划需要在单独的会话中执行,并设有审查检查点时使用.
workflow-runner
在 Claude Code / OpenClaw / Cursor 中直接运行 agency-orchestrator YAML 工作流——无需 API key,使用当前会话的 LLM 作为执行引擎。当用户提供 .yaml 工作流文件或要求多角色协作完成任务时触发。.