GoalPro 是一个给 Codex 和 Claude Code 共用的 goalpro Skill，用来写出高质量 Goal Prompt，并附带交付后继续进化用的 Loop Prompt。
它要解决的问题很直接：用户给 Agent 的任务常常是模糊的、情绪化的、战略标准不清的。模型如果直接执行，很容易过度规划、乱读上下文、先改后想、命令跑通就假装完成。
GoalPro 的作用，是先把请求变成两段交给执行者使用的、可复制、可验证、可暂停的提示词：
- Goal Prompt：启动本轮执行，核心是可执行的 Goal Contract。
- Loop Prompt：在本轮执行结果出来之后使用，引导复盘、差距修复和持续进化；开头先给
时间参数，让用户直接填写下一轮什么时候继续，如“手动贴入结果后”或“每天早上 09:00”。
Goal Prompt 要回答：
- 真实意图是什么？
- 完成后局面应该发生什么变化？
- 什么算赢，什么算失败？
- 需要哪些证据、上下文和反证？
- 哪些事情本轮不做？
- 什么情况下必须暂停？
- 最后用什么证明真的完成？
- 完成后给用户看哪个实际样例，方便判断是否通过？
Loop Prompt 要回答：
- 上一轮真实交付了什么？
- 哪些证据证明已经达标，哪些只是表面通过？
- 用户意图还有哪些未满足的差距？
- 本轮应该修复、收敛还是暂停？
- 时间参数怎么填：手动继续、事件触发，还是每天/每周固定时间？
- 这件事是一次性任务，还是值得长期委托的重复 workflow？
- 如果继续，下一轮 LOOP 要继承什么状态？
- 循环预算、无收敛阈值和人工介入条件是什么？
- 什么时候可以停止继续进化？
目标不是把提示词写长，也不是替用户执行 goal，而是把 Agent 从“猜用户想要什么”拉回到“按清楚的完成契约执行”。
GoalPro 默认只输出可复制的 Goal Prompt + Loop Prompt，并在输出后停住。两个提示词必须用代码块外的 Goal Prompt: / Loop Prompt: 标签分开，不额外包一层 prompt rewrite 解释。只有用户另外明确授权执行，后续 Codex / Claude Code / 其他 Agent 才按 Goal Prompt 开始做事；Loop Prompt 只在拿到执行结果后用于持续进化。Loop Prompt 开头必须先给一个可填写的 时间参数，但写了时间不等于已经创建后台任务；如果用户要真正定时或后台运行，需要单独设置自动化。
flowchart LR
subgraph intent["意图层"]
A["表面请求"] --> B["真实意图"]
B --> C["战略结果"]
end
subgraph contract["契约层"]
C --> D["成败标准"]
D --> E["证据标准"]
E --> F["边界与非目标"]
end
subgraph execution["执行层"]
F --> G["先读上下文"]
G --> H["分片执行"]
H --> I["验证与暂停"]
I --> J["最终报告"]
end
subgraph loop["进化层"]
J --> K["执行结果"]
K --> L["差距诊断"]
L --> M["Loop Prompt"]
M --> N["Next LOOP packet"]
N --> G
end
style intent fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#000
style contract fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#000
style execution fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,color:#000
style loop fill:#fce7f3,stroke:#db2777,color:#000
style A fill:#93c5fd,stroke:#2563eb,color:#000,stroke-width:2px
style B fill:#60a5fa,stroke:#2563eb,color:#000,stroke-width:2px
style C fill:#34d399,stroke:#059669,color:#000,stroke-width:2px
style D fill:#fbbf24,stroke:#d97706,color:#000,stroke-width:2px
style E fill:#a78bfa,stroke:#7c3aed,color:#fff,stroke-width:2px
style F fill:#fb923c,stroke:#ea580c,color:#000,stroke-width:2px
style G fill:#2dd4bf,stroke:#0d9488,color:#000,stroke-width:2px
style H fill:#86efac,stroke:#16a34a,color:#000,stroke-width:2px
style I fill:#f87171,stroke:#dc2626,color:#fff,stroke-width:2px
style J fill:#818cf8,stroke:#6366f1,color:#fff,stroke-width:2px
style K fill:#fbcfe8,stroke:#db2777,color:#000,stroke-width:2px
style L fill:#f9a8d4,stroke:#be185d,color:#000,stroke-width:2px
style M fill:#ec4899,stroke:#be185d,color:#fff,stroke-width:2px
style N fill:#be185d,stroke:#831843,color:#fff,stroke-width:2px
先放大真实意图，再锁定战略标准，然后写成 Agent 能执行、用户能验收、结果能继续进化的双提示词。
| 概念 | 它是什么 | 它不是什么 |
|---|---|---|
| GoalPro Skill | 写出 Goal Prompt + Loop Prompt 的 Skill | 执行 goal 的工具，也不是简单的提示词润色器 |
| Goal Prompt | 给执行者启动本轮任务的可执行提示词，核心是 Goal Contract | 一串漂亮但无法验收的愿景 |
| Loop Prompt | 给执行结果之后使用的持续循环协议，开头给 时间参数，每轮产出 Next LOOP packet |
当前回合的自动执行授权、一次性返工提示词、后台调度器本身，或无限循环的借口 |
| Goal Contract | Goal Prompt 里的可执行、可验证、可暂停目标说明 | 空泛愿景或待办清单 |
| Workflow lens | 生成 Goal Prompt / Loop Prompt 时使用的判断层：识别重复工作，并把必要的 Trigger / Checkpoint / Brief 写进这两段提示词 | 第三个输出、Workflow Prompt、执行器、流程图交付物，或后台自动化 |
| Deep Research 门槛 | 战略和外部事实任务的证据前置要求 | 为了显得专业而堆链接 |
| Inventory | 大改前的影响面、调用方、测试入口盘点 | 先重构再补解释 |
| 表达经济 | 战略完整后的删空话 | 把省字数当核心目标 |
输出 Goal Prompt + Loop Prompt 前，先过这七个门：
- 意图对齐：不能只复述用户原话，必须说清用户真正要改变的局面；如果多种解释会改变路线、风险或验收，先问或写明默认假设。
- 字段互证：
Intent、Strategic outcome、Decision standard、Execution policy、Verification必须互相支撑，不能各写各的。 - 可执行：执行者能看出对象、动作、先读什么、做哪一片、不做什么、何时暂停。
- 可验收：验证证据必须对应用户目标，不能用命令通过冒充真实完成；完成后必须展示一个实际样例、案例片段、截图说明或改后输出片段，让用户能判断是否通过。
- Workflow lens：看到每天、每周、自动、持续、发布、运营、监控、队列、复盘等信号时，先判断是不是重复工作；只有重复工作才在 Goal Prompt / Loop Prompt 里补 Trigger、Checkpoint、Brief，不新增第三段输出。
- 可进化：Loop Prompt 必须先给
时间参数，再要求读取上一轮真实结果和证据，指出剩余差距，给出 Done / Continue / Pause 判断，在 Continue 时输出Next LOOP packet，并用 guardrails 防止无限循环。 - 不过度：小任务不强行 deep research、inventory、workflow lens 或 eval；只有会改变判断、防止真实失败时才加流程。
你说：
帮我写一个高质量 goal，让 Codex 修这个项目，别再跑偏。
GoalPro 应该输出两段：
Goal Prompt:
Goal:
修复项目当前阻塞问题，并交付一份能证明行为恢复的变更。
Intent:
用户真正要的不是“看起来改了代码”，而是让 Agent 先搞清失败点、影响面和验收标准，再做最小必要修复。
Strategic outcome:
项目从不可判断/不可运行状态回到可验证状态；后续继续迭代时不会靠聊天记忆猜测完成度。
Decision standard:
用户目标完成度 > 证据质量 > 最小改动 > 表达经济。不能用命令通过冒充用户目标完成。
Evidence standard:
先读错误、点名文件、README/AGENTS/CLAUDE、相关测试命令；修复后区分结构检查、本地验证和人工验收。
Execution policy:
小修直接做；跨模块或重构先输出 inventory、影响面和分片验证计划。
Stop conditions:
需要删除数据、发布、处理密钥、改公共接口，或发现多条互斥路线时暂停确认。Loop Prompt:
时间参数:
请自行填写 LOOP 时间，如“每天早上 09:00”；如果只想手动继续，填写“手动：贴入上一轮结果或 Next LOOP packet 后继续”。
Loop mission:
持续推进“项目恢复到可验证状态”这个目标；每轮基于真实执行结果关闭最高价值差距，直到 Done 或 Pause。
Loop state:
保留原始意图、当前轮次、已关闭证据、仍未关闭差距、下一轮焦点和暂停风险；不要每轮重新开始。
Previous result to inspect:
上一轮最终报告、diff、验证输出、失败日志、用户反馈和仍未解决的问题。
Review evidence:
区分已经通过的结构检查、本地验证、人工验收和没有证据支撑的完成声明。
Gap diagnosis:
找出用户原始意图仍未满足的差距，按“阻塞交付 > 影响体验 > 表达/整理”排序。
Cycle action:
本轮只修复仍影响交付级结果的最高价值差距；不要重开已经验证通过的范围。若发现路线错误，先暂停说明原因。
Verification delta:
补跑或新增能证明剩余差距已关闭的最小验证，并说明上一轮证据与本轮证据的差异。
Loop guardrails:
最多连续 3 个 LOOP 周期；若连续 2 轮没有减少开放差距、验证仍不可运行、或需要删除/发布/密钥/架构方向决策，则 Pause 请求用户判断。
Continuation protocol:
每轮结束必须判定 `Done`、`Continue` 或 `Pause`。如果仍有未关闭且值得继续的差距，输出可直接复制到下一轮的 `Next LOOP packet`；如果差距已关闭，报告 Done；如果连续两轮无收敛、验证无法运行或需要用户决策，报告 Pause。
Next LOOP packet:
包含原始目标、当前轮次、已关闭证据、开放差距、时间参数、下一轮焦点、要读取的材料、停止条件和本轮新增验证。下一轮 Agent 可以只拿这个 packet 继续。这类输出的重点不是“格式完整”，而是让执行者知道：先读什么、做什么、不做什么、什么时候进入下一轮、什么时候停、最后拿什么证明。交付后，你可以按 时间参数 手动继续；如果要它真的定时或后台自动跑，需要另行授权自动化设置。
GoalPro 同时支持 Claude Code 和 Codex。
.claude/skills/goalpro/用于 Claude Code。.agents/skills/goalpro/用于 Codex。
PowerShell：
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.claude\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force ".claude\skills\goalpro" "$env:USERPROFILE\.claude\skills\goalpro"Bash：
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R .claude/skills/goalpro ~/.claude/skills/goalproPowerShell：
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.agents\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force ".agents\skills\goalpro" "$env:USERPROFILE\.agents\skills\goalpro"Bash：
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R .agents/skills/goalpro ~/.agents/skills/goalpro把对应目录复制到目标项目：
目标项目/
├── .claude/skills/goalpro/ # Claude Code
└── .agents/skills/goalpro/ # Codex
Skill 名称是 goalpro。
这里不用 goal，是为了避免和用户口头说的 goal、Goal Contract 字段，以及 slash command 语义产生混淆。Claude Code 中 Skill 可通过 /skill-name 调用，因此本 Skill 的直接入口是 /goalpro；/goal 不是本项目 Skill 名。
常见触发方式：
写一个高质量 goal帮我优化这个任务提示词把这个需求变成可执行的 Goal Contract给 Claude Code 写执行任务明确 done when / success criteria先 deep research 再定战略这个计划跑偏了，重写 goal大改前先给 inventory 和验证计划给我一个交付后继续进化用的 LOOP
| 任务 | 方法重点 | 输出 |
|---|---|---|
| 模糊需求 | 放大真实意图、定义成败标准 | Goal Prompt + Loop Prompt |
| 战略任务 | Deep Research、证据地图、反证 | Research-backed Goal Prompt + Loop Prompt |
| 执行前 goal | 先读上下文、分片执行、验证 | Codex /goal block 或 Claude Code 任务提示词 + Loop Prompt |
| 大改/重构 | Inventory、影响面、测试入口 | 分片计划和暂停条件 |
| 修复跑偏 | 找旧目标错位点、重写边界 | 修正版 Goal Prompt + Loop Prompt |
| 重复工作/自动化 | 判断是否是可委托 workflow，写清 Trigger / Checkpoint / Brief / source of truth | Goal Prompt + Loop Prompt，必要时给自动化设置说明 |
| 交付后进化 | 复盘上一轮结果、定位差距、收敛验证 | Loop Prompt |
| 验收收尾 | 区分结构检查、本地验证、人工验收 | 最终报告标准 |
GitHub KimYx0207 | X @KimYx0207 | 官网 aiking.dev | 微信公众号：老金带你玩AI
飞书知识库： 长期更新入口
如果 GoalPro 对你有帮助，欢迎请我喝杯咖啡，算是对持续维护的支持。
| 微信支付 | 支付宝 |
|---|---|
 |
 |
GoalPro 的核心不是固定模板，而是一条把意图写成可执行 Goal Prompt、再给出交付后 Loop Prompt 的主干。它保障提示词质量，不替执行者完成任务。遇到持续、自动、发布、运营、监控、队列、复盘类请求时，先用 workflow lens 判断哪些信息应该写进这两段提示词；workflow lens 自己不成为第三个交付物。
Critical -> Fetch -> Thinking -> Workflow lens -> Inventory -> Contract -> Review -> Verification -> Loop
| 阶段 | 要解决的问题 | 不通过时的处理 |
|---|---|---|
| Critical | 用户真正要改变什么？ | 回到意图，不直接执行表面请求 |
| Fetch | 哪些材料会改变判断？ | 先读本地上下文或外部来源 |
| Thinking | 哪条路线最能赢？ | 比较取舍，标出反证和未知 |
| Workflow lens | 这是一件一次性任务，还是可委托的重复工作？ | 重复工作才把 Trigger、Checkpoint、Brief 写进 Goal Prompt / Loop Prompt；一次性任务不加流程包袱 |
| Inventory | 执行者需要先知道哪些影响面和验证入口？ | 大改前把盘点要求写进 goal |
| Contract | 如何写成执行者能照着做的契约？ | 补齐目标、边界、暂停条件 |
| Review | 有没有空话、越界、假完成？ | 删掉装饰性流程，保留判断 |
| Verification | 执行者最后要拿什么证明完成？ | 区分未验证、结构检查、本地验证、人工验收 |
| Loop | 执行结果回来后如何继续进化？ | 写清复盘证据、剩余差距、迭代上限和停止条件 |
战略、外部事实、高风险任务不能直接给最终 Goal。
flowchart TD
A["用户请求"] --> B{"是否影响战略 / 外部事实 / 高风险？"}
B -->|否| C["本地 Fetch<br/>读会改变判断的材料"]
B -->|是| D["Deep Research<br/>来源 + 反证 + 信心等级"]
C --> E["Goal Prompt + Loop Prompt"]
D --> F{"证据是否足够？"}
F -->|足够| E
F -->|不足| G["Draft Goal / Research Plan"]
style A fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#000,stroke-width:2px
style B fill:#7c3aed,stroke:#4c1d95,color:#fff,stroke-width:3px
style C fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,color:#000,stroke-width:2px
style D fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#000,stroke-width:2px
style E fill:#34d399,stroke:#059669,color:#000,stroke-width:2px
style F fill:#fb923c,stroke:#ea580c,color:#000,stroke-width:2px
style G fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,color:#000,stroke-width:2px
战略任务必须形成证据地图，而不是只贴链接：
Evidence Map:
- Source:
Source type:
Claim:
Relevance:
Confidence:
Counterevidence:
Decision impact:大改、重构、跨模块任务必须先盘点：
flowchart LR
A["大改请求"] --> B["Inventory<br/>文件 / 调用方 / 测试 / 风险"]
B --> C{"是否有可验证切片？"}
C -->|有| D["Slice 1<br/>最小改动"]
D --> E["最小验证"]
E --> F["Slice 2"]
C -->|没有| G["暂停<br/>补验收路径"]
style A fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#000,stroke-width:2px
style B fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#000,stroke-width:2px
style C fill:#7c3aed,stroke:#4c1d95,color:#fff,stroke-width:3px
style D fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,color:#000,stroke-width:2px
style E fill:#34d399,stroke:#059669,color:#000,stroke-width:2px
style F fill:#86efac,stroke:#16a34a,color:#000,stroke-width:2px
style G fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,color:#000,stroke-width:2px
| 字段 | 作用 | 常见错误 |
|---|---|---|
Goal |
一句话说明任务对象、动作和方向 | 写成愿景 |
Intent |
放大后的真实意图 | 复述用户原话 |
Strategic outcome |
完成后局面发生什么变化 | 只写交付物 |
Decision standard |
路线判断、优先级、失败条件 | “高质量”但不可判 |
Evidence standard |
来源、验证、反证、信心等级 | 搜到资料就算完成 |
Workflow lens |
可选；作为 Goal Prompt 内的判断说明，重复工作时写清 Trigger、Checkpoint、Brief 和 source of truth | 给所有任务都塞工作流字段，或输出第三个 Workflow Prompt |
Scope |
本轮包含什么 | 塞未来计划 |
Non-goals |
本轮不做什么 | 写“无”但任务很宽 |
Context to read first |
先读哪些会改变判断的材料 | 全仓库漫游 |
Constraints |
权限、安全、兼容、语言等硬限制 | 写成建议 |
Execution policy |
执行者直接做、先问、先 inventory 的规则 | 仪式化提问 |
Checkpoints |
推进节点和可检查产物 | 过程流水账 |
Verification |
执行者必须交付的完成证据 | 命令通过 = 完成 |
Stop conditions |
必须暂停的条件 | 风险出现还继续 |
Final report |
最后汇报形状；必须包含可判断的验收样例/案例片段 | 大段复述过程，或只说“已完成”不给样例 |
| 字段 | 作用 | 常见错误 |
|---|---|---|
Loop mission |
说明持续进化使命和最终 Done 条件 | 写成一次性返工目标 |
Loop state |
保存原始目标、当前轮次、已关闭证据、开放差距和下一轮焦点 | 每轮重新开始 |
时间参数 |
放在 Loop Prompt 最前面，让用户填写下一轮何时继续，如手动、每天 09:00、每次部署后 | 只写 Continue，不给时间入口；把填写时间冒充已创建后台任务 |
Trigger / Checkpoint / Brief |
可选；作为 Loop Prompt 字段，说明重复 workflow 何时触发、何处人工确认、给用户看什么决策摘要 | 把它们当成第三段交付，或把原始草稿、日志、长 diff 直接丢给用户 |
Previous result to inspect |
指定要读取的最终报告、diff、验证、截图、用户反馈等 | 只看聊天结论，不看证据 |
Review evidence |
区分真实通过、结构检查、人工验收、无证据声明 | 把“说已完成”当完成 |
Gap diagnosis |
找出原始意图仍未满足的点并排序 | 无限扩范围、重开已完成事项 |
Cycle action |
规定本轮只处理哪个最高价值差距 | 看到问题就大改 |
Verification delta |
说明本轮比上一轮多证明了什么 | 重复跑无关测试 |
Loop guardrails |
规定最大尝试、时间预算、无收敛阈值、可改范围、暂停调度和人工审查触发 | 持续变成无限自动循环 |
Continuation protocol |
每轮结束判定 Done / Continue / Pause | 只写“建议继续” |
Stop / escalate conditions |
规定什么时候必须停下来问用户或升级判断 | 路线错误、权限风险仍继续 |
Next LOOP packet |
生成下一轮可直接复用的状态包 | 下一轮还靠聊天记忆 |
| 原则 | 原因 |
|---|---|
| 意图完成度优先 | 任务真正完成，比提示词漂亮更重要 |
| 意图对齐先过门 | 表面请求、真实意图、战略结果、执行策略和验收证据必须互相支撑 |
| 可执行性优先 | goal 必须让执行者知道对象、动作、边界、检查点和停止条件 |
| 证据先于战略 | 没有 Fetch 的战略只能是草案 |
| 上下文按需读取 | 全仓库漫游会制造噪音和误判 |
| 大改先 inventory | 先知道影响面，才能控制重构风险 |
| 社区信号要交叉验证 | GitHub、X、Reddit 能暴露失败模式，但不能替代证据 |
| 表达经济从属 | 只删空话，不删判断、边界、证据和验收 |
| 验证分层 | 结构检查、本地验证、线上验证、人工验收不是一回事 |
| 完成后给样例 | 改完必须给用户看实际样例/案例片段，否则用户无法判断是否通过 |
| Prompt-only 边界 | GoalPro 产出 goal 后停止，执行需要用户另行授权 |
| 输出永远是两段提示词 | 默认只交付 Goal Prompt 和 Loop Prompt；workflow lens、inventory、deep research 都只是生成这两段提示词的判断规则 |
| Loop 不是执行授权 | Loop Prompt 只供交付后粘贴使用，不能让 GoalPro 当前回合继续执行 |
| Loop 有时间入口 | 开头先给 时间参数；定时/后台执行属于自动化设置，需要显式授权 |
| Loop 必须可持续且可停止 | 每轮结束要输出 Next LOOP packet 或明确 Done / Pause，同时保留 guardrails，不能只修一轮也不能无限循环 |
| Workflow 按需启用 | 先判断是否是重复工作；是才把 Trigger、Checkpoint、Brief 写进 Goal / Loop，不是就别加 |
| 少问但问准 | 只问会改变路线的阻塞问题，并给推荐答案；能读上下文解决的问题先读 |
| 进化依赖证据 | 下一轮必须读取上一轮真实结果、验证、用户反馈和 LOOP state，而不是凭感觉重写 |
| 不增加装饰机制 | agent、hook、eval 只有能防真实失败时才加 |
README.md # 中文项目页
docs/images/ # 联系二维码和收款码
.agents/skills/goalpro/ # Codex 使用的 goalpro Skill
├── SKILL.md
└── references/
├── examples.md
└── source-rules.md
.claude/skills/goalpro/ # Claude Code 使用的 goalpro Skill
├── SKILL.md
└── references/
├── examples.md
└── source-rules.md
不提交的本机产物：
.codex/.meta-kim/graphify-out/- Python / Node 缓存、虚拟环境、构建输出、
.env
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