gza-plan-improve
Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an implementation-ready plan
Profil de l’actif
Recherche et travail de connaissance
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Scénario
Agents de recherche
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Adéquation Agent
Claude Code + CLI + Codex
Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.
Installer
Prêt
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
Maintenance
À jour
Mis à jour aujourd’hui
Risque
Revue nécessaire
Low GitHub adoption signal
Qualité GitHub
11
57/100 Qualité · 73/100 Confiance
Tags de couverture
Notes de revue
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
Carte d’adoption Agent
Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil
Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.
Qualité
PrometteurUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Confiance
Sandbox uniquementCandidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Audit
Revue nécessaireRevue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Trust Score OpenAgentSkill v5
Revue humaine avant installation
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Stars
11 stars GitHub
Activité du dépôt
11 stars et 1 forks
Maintenance
Mis à jour aujourd’hui
Licence
MIT
Installer
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
Sécurité d’installation
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
Exécution shell ou de commande
Résultats Agent
Pas encore de données de résultats Agent
Documentation
Contexte README/SKILL.md solide
Résumé des risques
Revoir avant production
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
Préparation à l’installation
Chemin d’installation disponible
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- La licence est déclarée
- Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven
Métadonnées lisibles par Agent
Données de décision lisibles par machine pour ce skill.
Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.
Tâches adaptées
- workflows Browser automation
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
Agents adaptés
Décision d’installation
- Commande
- npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
- Politique
- Revoir
- Revue humaine
- Oui
Confiance et risque
- Confiance
- 65/100
- Audit
- 76/100
- Niveau de risque
- Revue nécessaire
Boucle de résultat
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID d’événement
- resolve
- Résultats
- 5
Commande d’installation
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improveNe pas utiliser quand
- Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Indices de permissions à haut risque : exécution shell ou de commande
- Quality score needs review
Sécurité Agent v2
48/100 · Éviter l’installation automatique
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Élevé
Exécution shell ou de commande
Les métadonnées de la skill font référence à des workflows de terminal, CLI, shell, sous-processus ou exécution de commande.
Moyen
Accès réseau
La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.
Moyen
Accès au système de fichiers
La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.
- Indices de permissions à haut risque : exécution shell ou de commande
- Low GitHub adoption signal
Cibles d’installation
Installer ce skill dans votre workflow Agent
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install mhawthorne-gza-plan-improvePlan de résolution Agent
Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.
L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.
Ouvrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texte Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Relais d’installation
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
L’Agent doit vérifier
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Copier le prompt
Task: Use gza-plan-improve in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
Install command: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Relais Agent
Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
Relais d’installation
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
Format texte LLM
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install?format=text
Trouver des alternatives
/api/skills/search?q=gza-plan-improve&limit=3
Prompt Agent
Use gza-plan-improve for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install, then install with: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improveMétadonnées Registry
Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.
L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.
Manifest
/api/registry/manifest/mhawthorne-gza-plan-improve
Texte LLM
/api/registry/manifest/mhawthorne-gza-plan-improve?format=text
Alias d’installation
/api/registry/install/mhawthorne-gza-plan-improve
Recommander
/api/registry/recommend?task=Use%20gza-plan-improve%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Adéquation Agent
Browser automation
Tags de cas d’usage
Plateformes
Claude Code
Rapport d’audit
Revue nécessaire · 76/100
Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Panneau de décision Agent
Fallback candidate for Browser automation
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rôle dans la pile
Candidate de secours
Pertinence principale
Browser automation
Libellé de confiance
Prototyper d’abord
Chemin d’installation
Commande prête
À utiliser lorsque
- workflows Browser automation
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Preuves
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- profil qualité 57/100
- 4 événements OpenAgentSkill
revoir d’abord
- Low GitHub adoption signal
Chemin d’implémentation
- 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Browser automation de bout en bout.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Profil de confiance
Sandbox uniquement
Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Adoption GitHub
Corriger11 stars GitHub
Activité stars/forks
Corriger11 stars et 1 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
ValidéMis à jour aujourd’hui
Clarté de licence
ValidéMIT
Signaux positifs
- Revue IA approuvée
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- Dépôt maintenu récemment
- La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
- La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent
Réviser avant installation
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Pas encore de rapports de résultats Agent réels
- Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance
Action recommandée
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Profil qualité
Prometteur candidat pour les workflows Agent
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Adéquation au workflow
Utilisez cette skill dans ces scénarios
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Verify behavior
Testing and QA
I need my agent to test a web app, reproduce bugs, and verify fixes.
Adéquation au workflow
Ajouter à un workflow complet
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Liste d’alternatives
Comparer avant installation
Similar skills that may fit this task.
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
Vue d’ensemble
--- name: gza-plan-improve description: Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an implementation-ready plan allowed-tools: Read, Bash(uv run gza show:*), Bash(uv run gza log:*), AskUserQuestion version: 1.0.0 public: true ---
# Gza Plan Improve
Refine a draft plan through a deliberate question loop. Use this when the user has a rough plan, an incomplete completed plan task, or a draft that needs sharper scope, acceptance criteria, sequencing, risks, and test strategy before implementation begins.
## Inputs
Accept one of these inputs:
- Preferred: a full prefixed plan task ID (for example, `gza-1234`) - Also supported: pasted draft plan text - Optional: extra constraints, related task IDs, or notes about what feels weak
If the user provides neither a full prefixed plan task ID nor draft plan text, ask for the current draft or plan task first.
Use the full prefixed task ID for all `gza` commands.
## Goal
Produce an improved plan, not just a score.
The skill should: - identify the highest-leverage gaps in the current draft - ask concise questions to close those gaps - confirm assumptions explicitly instead of guessing - rewrite the plan into a cleaner, more implementation-ready shape - call out any remaining blockers or open questions
This is different from `/gza-plan-review`: - `/gza-plan-review` decides `Go` / `No-go` - `/gza-plan-improve` actively helps the user strengthen the plan first
## Process
### Step 1: Gather the current plan and context
If the input is a full prefixed plan task ID, inspect it with:
```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> ```
Use that output to extract: - task type and status - original prompt - current plan/report content - nearby context from logs that explains uncertainty, blockers, or assumptions
If the task is not found or is not a `plan` task, stop and explain the mismatch.
If the input is draft text instead of a task ID, use the provided draft as the working plan.
### Step 2: Diagnose the weakest parts first
Evaluate the draft against these plan dimensions:
1. Problem framing - Is the user problem or objective specific? - Does the draft explain why the work matters?
2. Scope and boundaries - What is explicitly in scope? - What is explicitly out of scope? - Which files, modules, systems, or surfaces are likely affected?
3. Acceptance criteria - What observable outcomes define success? - Are edge cases and failure modes named? - Would an implementer know when the work is done?
4. Risks and unknowns - What could cause rework, delay, or the wrong design choice? - Which unknowns need decisions, investigation, or validation?
5. Dependencies and sequencing - Are prerequisites, approvals, related tasks, or external systems identified? - Is the execution order clear enough to avoid backtracking?
6. Test strategy - Which tests or verification modes are required? - Which regressions must be guarded against?
Rank the gaps and focus on the smallest set of questions that will most improve the plan.
### Step 3: Run a targeted question loop
Use AskUserQuestion to ask concise, high-value follow-up questions.
Rules for the question loop: - Ask only what materially improves the plan - Prefer 1 to 4 questions per round - Ask about the biggest uncertainty first - Confirm assumptions explicitly when the draft implies something but does not state it - Stop asking once the remaining gaps are minor or clearly flagged as open questions
Good question themes: - exact success criteria - scope boundaries and non-goals - risky edge cases - sequencing and dependency order - test expectations - operator-facing docs/help/config impact when relevant
### Step 4: Rewrite the plan
Produce a revised plan with clear headings and direct language. Prefer a structure like:
```text Plan: <short title>
Objective - <what problem is being solved>
Scope - In scope: <items> - Out of scope: <items>
Assumptions / Inputs - <assumptions confirmed with user>
Acceptance Criteria 1. <testable success condition> 2. <testable success condition>
Implementation Outline 1. <step> 2. <step> 3. <step>
Risks / Unknowns - <risk + mitigation or follow-up>
Dependencies - <task/system/approval + status>
Test Strategy - <unit/integration/e2e/manual verification as relevant>
Open Questions - <only unresolved items that genuinely remain> ```
Do not preserve vague wording from the original draft if it can be made concrete.
### Step 5: Close with readiness and next action
After presenting the improved plan, summarize:
- what materially changed - any blockers or unresolved questions that still matter - whether the plan now looks ready for `/gza-plan-review` or direct implementation follow-up
If the plan came from a task and is now strong enough, recommend:
```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> ```
and then `/gza-plan-review` for a final quality gate if needed.
If the plan is still too ambiguous after refinement, say so plainly and list the missing decisions.
## Important notes
- Keep the interaction collaborative and specific; avoid broad brainstorming unless the user asks for it. - Prefer rewriting the plan over merely criticizing it. - Do not invent technical constraints, dependencies, or acceptance criteria that were not supported by the draft or user answers. - If the user is really trying to create a new gza task rather than improve a plan draft, prefer `/gza-task-draft`. - If the user wants a final `Go` / `No-go` decision on a completed plan task, prefer `/gza-plan-review`.
Détails techniques
- Version
- 1.0.0
- Licence
- MIT
- Dernière mise à jour
- 21 août 2026
- Publié
- 21 août 2026
Instantané de décision
Candidate de secours
recent repository activity
Audit
Revue d’installation
Revue d’installation et d’adoption
- Sécurité
- 82/100
- Maintenance
- 100/100
- Installer
- 92/100
Preuves validées par Agent
Preuves validées par Agent
Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.
- Taux de réussite
- —
- Échec récent
- —
- Résultats
- 0
- Qualité de sortie
- —
- Échecs
- 0
- Non pertinent
- 0
- Installations
- 0
- Bloqué par le risque
- 0
- Configuration requise
- 0
- Production
- 0
Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.
Installer
Ajouter au workflow Agent
Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.
Boucle de croissance
Kit de partage
Brouillon guidé par scénario pour gza-plan-improve, prêt pour une publication manuelle sur X.
gza-plan-improve: Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an im... 11 stars https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve?ref=x
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for gza-plan-improve: https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve?ref=x Install: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
Source de la fiche
Indexé par Registry
Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.
- Créateur
- mhawthorne
- Source
- mhawthorne/gza
- Indexé par
- Index communautaire OpenAgentSkill
L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.
Revendiquer ce skillRevendication du propriétaire
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Kit de backlinks créateur
Ajoutez les badges de preuve à votre README
Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)
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[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)Auteur
mhawthorne
@mhawthorne
Tags
Adéquation plateforme
Signaux de santé
- Stars GitHub
- 11
- Score de qualité
- 31/100
- Dernier push GitHub
- 21 août 2026
- Indications de framework
- Inconnu
- Vues OpenAgentSkill
- 4
- Copies d’installation
- 0
- Clics sortants
- 0
Signal de communauté
Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.
Confiance et sécurité
Sandbox uniquement
- Adoption GitHub11 stars GitHubCorriger
- Activité stars/forks11 stars et 1 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesCorriger
- Maintenance récenteMis à jour aujourd’huiValidé
- Clarté de licenceMITValidé
- Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
- Risque dépendances/runtimeSurface d’exécution de commandesInfo
Skills associés
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
37.0K StarsMoneyPrinterTurbo
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88.5K StarsCua
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21.4K Stars