_context-ack
在每次回复中使用固定前缀并列出本次实际参考的指令/文件,便于校验是否遵循上下文与规则。
Best use case
_context-ack is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
在每次回复中使用固定前缀并列出本次实际参考的指令/文件,便于校验是否遵循上下文与规则。
Teams using _context-ack should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/_context-ack/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How _context-ack Compares
| Feature / Agent | _context-ack | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
在每次回复中使用固定前缀并列出本次实际参考的指令/文件,便于校验是否遵循上下文与规则。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# _context-ack ## 目标 让用户能快速确认我是否**实际引用/遵循**了本次会话中的指令与文件。 ## 必须遵循的输出约定 ### 1) 固定前缀(每次回复首行) - 统一以 `✨ 已启用上下文校验` 开头。 - 该前缀用于让用户判断此技能是否生效。 ### 2) 敬语称呼(单独一行) - 在首行之后,新增单独一行敬语称呼,例如: - `尊敬的主人:` - 敬语行必须独立成行,避免与正文混排。 ### 3) 引用清单(每次回复末尾) 在回复末尾追加两行: ``` 已读指令:<指令文件及其核心要求> 已启用技能:<技能名与简要功能> ``` 清单规则: - **只列出本次真实读取或实际依赖的指令/技能**。 - **已读指令行**:列出读取过的指令文件名及其对应的**核心要求或应用部分** - **已启用技能行**:列出使用的技能名与其在本次回复中的**实际贡献**,**一行一个技能**,格式为: - `已启用技能:技能名 - 技能说明` - 若本次未引用任何文件或技能,必须写: - `已读指令:无` - `已启用技能:无` ### 3.1) 引用校验清单(强制) - **已读指令**必须来自本次显式读取(如 `read_file`)。 - 禁止填写“未实际读取但猜测存在”的文件。 - 如未读取任何指令文件,必须写 `已读指令:无`。 ### 3.2) 技能使用证据收集(可选增强) 为了增强透明度和可追踪性,当列出某个已启用技能时,应在回复正文中体现该技能的实际使用证据: | 技能名 | 使用证据 | 验证方式 | |------|--------|--------| | `_git-commit` | 提交说明文件末尾有签名行 | 搜索 "🤖 本提交由 _git-commit" | | `_file-output-guard` | 文件中包含 `[Part X/?]` 分段标记 | 查看文件内容的分段标记 | | `_change-summary` | PR 描述中有 "提交摘要" 段落(来自 `git log --oneline`) | 检查 PR 或 PR_DESCRIPTION.local.md | | `_traceability-check` | 提交说明覆盖了 `git diff --name-only --cached` 列出的所有文件 | 对照检查清单 | | `_code-health-check` | 回复中提及测试通过、编译成功等验证结果 | 查看回复内容或控制台输出 | | `_instruction-guard` | 本次回复的 "已读指令" 列出了被读取的指令文件 | 见"已读指令"行 | **最佳实践**: - 列出技能时,在回复正文中至少提及该技能的一条关键步骤或输出 - 例如:列出 `_git-commit - 格式化提交说明` 时,回复中应提及 "已使用 Conventional Commits 格式" 或 "已添加签名行" - 这样用户可快速验证技能是否真的被执行,而不仅仅是被列在清单中 ### 4) 仓库信息提示(每次回复末尾,位于"已启用技能"下一行) 追加一行: ``` 仓库状态:分支=<branch> | 未提交=<count_uncommitted> | 未跟踪=<count_untracked> ``` 填写规则: - 分支:`git rev-parse --abbrev-ref HEAD` - 未提交:`git status --porcelain` 中已跟踪且变更的条目数 - 未跟踪:`git status --porcelain` 中以 `??` 开头的条目数 ### 5) 输出样式(diff 代码框格式) 将会话结尾信息放在 diff 格式代码框中,利用语法高亮区分不同类型信息: ```diff ───────────────────────────────────────────── + ✅ 已读指令:[文件名] - 🔧 已启用技能:技能名 A - 技能说明 - 🔧 已启用技能:技能名 B - 技能说明 ! 📦 仓库状态:分支=<branch> ! └─ 未提交:<n> (仅当>0时显示) ! └─ 未跟踪:<m> (仅当>0时显示) ───────────────────────────────────────────── ``` **格式说明**: - 使用 diff 语法高亮,每种信息有不同颜色: - `+` 绿色:已读指令 - `-` 红色:已启用技能 - `!` 橙色:仓库状态 - 使用 `└─` 树形结构展示细节 - 使用更细的分隔线 `─`(U+2500) - 仓库状态的未提交/未跟踪数字为 0 时不显示该行 - 如果两者都为 0,仅显示分支信息 ## 适用范围 - **所有对话**与**所有回复**。 - 若用户指定"本次不要前缀/清单",才可临时忽略。 ## 注意事项 - 不要虚构引用。 - 不要列出仅"已在上下文但未使用"的文件。 - 保持简洁,清单只列实际使用项。
Related Skills
context-session-end
AI behavioral guideline for autonomously detecting work session boundaries and proposing updates to current_focus.md. The AI monitors conversation flow for natural breakpoints and acts without explicit invocation.
ai-context
Generates AI IDE context files (AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules, copilot-instructions.md) from codebase analysis. Creates project-specific instructions for AI coding assistants so they understand conventions, architecture, and workflows. Use when setting up AI tool context for a repository.
Zendesk Customer Context
Ticket history, requester context
agent-context-generator
Generate project-level AGENTS.md guides that capture conventions, workflows, and required follow-up tasks. Use when a repository needs clear agent onboarding covering structure, tooling, testing, task flow, README expectations, and conventional commit summaries.
cdd-gather-context
新規機能・複数ファイル変更前にコンテキスト収集
using-context7-for-docs
Use when researching library documentation with Context7 MCP tools for official patterns and best practices
Tero Voice Project Context
Load full project context, tech stack, status, and guidelines for the AI Receptionist SaaS project
project-context-discovery
Discover project structure, package managers, test frameworks, and automation without hardcoded assumptions
moai-context7-lang-integration
Enterprise-grade Context7 MCP integration patterns for language-specific documentation access with real-time library resolution and intelligent caching
init-context
Analyze the codebase and generate context rules for Cursor. Use when setting up or populating .cursor/rules/ files.
ddd-context-mapping
Map relationships between bounded contexts and define integration contracts using DDD context mapping patterns.
contextui
Build, run, and publish visual workflows on ContextUI — a local-first desktop platform for AI agents. Create React TSX workflows (dashboards, tools, apps, visualizations), manage local Python backend servers, test workflows via scoped UI automation within the ContextUI app window, and optionally publish to the ContextUI Exchange. All tools operate locally on the user's machine under standard OS permissions — no remote execution or privilege escalation. Python backends bind to localhost. See SECURITY.md for the full capability scope and trust model. Requires ContextUI installed locally and MCP server configured.