# Faf Context

> 让你的项目快速达到 100% ✪ AI 就绪度——AI 自动检测你的技术栈，只询问它无法知道的内容（你的目标和人类层面的"为什么"）。最少输入，最大上下文。面向珍惜时间的开发者；可作为 faf-expert 的深度入口。触发词：faf、AI 就绪度、项目上下文、6W、goal sentence、CLAUDE.md、AGENTS.md、context seed。

- Skill: `kscz0000/faf-context` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add kscz0000/faf-context`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/kscz0000/faf-context/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: MIT
- Author: kscz0000 (https://skillmd.com/u/kscz0000)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/kscz0000/faf-context

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# FAF 上下文——把 AI 需要的东西交给它
## 何时使用

当你需要让项目快速达到 100% ✪ AI 就绪度时使用此技能——AI 自动检测你的技术栈，只询问它无法知道的内容（你的目标和人类层面的"为什么"）。最少输入，最大上下文。面向珍惜时间的开发者；可作为 faf-expert 的深度入口。

**AI 写出最好的代码，前提是它掌握你项目的上下文。本技能帮助你快速、完整地把上下文交出去。**

`.faf` 是一种 **IANA 注册的上下文格式**（`application/vnd.faf+yaml`）——一个由你拥有的、类型化的可移植文件，任何 AI 都可读取（无需专属清单，无供应商锁定）。整个格式的核心是一个数字：**AI 就绪度，0–100%。** 在 **100% ✪** 时，AI 开启每次会话都已了解你的项目——无需重复解释，无需猜测。本技能是面向开发者的达成路径：以最少输入，获得最大上下文。

> 如果你想要一键完成的全自动路径，请使用 **faf-wizard**。想要精通此格式，请使用 **faf-expert**。本技能是介于两者之间的快速入门。

## 工作原理：应用类型 → AI 填满最大可填项 → 你补齐缺口

**faf-cli 共有 21 个槽位。** 它分三步运作——而只有最后一步需要你参与：

1. **你的应用类型决定了哪些槽位是必需的。** CLI 需要的槽位不同于全栈 Web 应用——faf-cli 精准匹配所需集合，其余槽位标记为 `slotignored`（永远不计入你的扣分）。
2. **AI 尽可能多地填充槽位。** `faf auto` 检测你的技术栈与语言，并通过一条精准的 **目标语句** 种子化 who/what/where。你的目标越好，AI 帮你填的越多。
3. **剩余的空白由 AI 向你询问。** 这些是只有你知道的部分——通常是 6W 中的两三个（往往是 *why* 与 *when*）。回答它们 → **100% ✪。**

所以你的任务不是"填 21 个格子"。而是：**写一句好的目标，然后回答 AI 自己无法填上的少数问题。**

> *(团队 / 企业版增加更多槽位——monorepo、缓存、版本管理——但那不是 faf-cli。**faf-cli 就是这 21 个。**)*

## 你很少需要手动填写全部 6W——原因如下

6W 是"无法推导的一半"——但你几乎不需要从零写全所有六项：

- **who / what / where** → **由你的目标语句种子化**（AI 提取你目标字面陈述的事实）
- **how** → **源自你的技术栈**（检测机制了解它是如何构建的）
- **why / when** → **唯二完全属于你的部分**

**因此快速路径是：写一句精准的目标，确认种子项，填写 `why` + `when`。→ 100%。**

> **"有时 3 个 W 就够了。有时仅靠目标就够了。"** 一句优秀的目标语句 + 自动检测可以独立承载 who/what/where/how——只留下两个小问题要你回答。你的目标越好，你要输入的就越少。

## 通往 100% ✪ 的最快路径

```bash
faf auto      # 1. AI 检测你的整个技术栈 + 从 README 种子化上下文
faf score     # 2. 查看分数 + 精准定位仍为空的槽位
faf go        # 3. 引导式填写：确认已种子的 W，回答剩下的 1–2 个问题
faf score     # 4. 100% ✪
faf sync      # 5. 将上下文推送到 CLAUDE.md / AGENTS.md（可选）
```

大多数项目距离奖杯只差一句好目标和两个回答。

## 写出那一句目标（它承担了大部分工作）

目标是**生成式输入**——它自动种子化 who/what/where。把它写成一句真实、具体的句子（它也是你的*用例*）：

- ✅ *"一个 CLI，对任意仓库的 AI 就绪度打分，并将上下文同步给 Claude、Cursor 和 Gemini——面向独立开发者。"*
  → 种子化 **what**（打分 AI 就绪度的 CLI）、**where**（Claude、Cursor、Gemini）、**who**（独立开发者）。你只需补 **why** + **when**。
- ❌ *"一个改进开发的工具。"* → 笼统；无法种子化。（笼统短语会被故意*忽略*——留空胜过写错。）

## 6W——精炼标签，而非散文

每个 W 是一句**3–4 字的标签**（硬性上限 < 6）——一张可扫读的需求卡，而非一段文字：

| W | 询问内容 | 示例 |
|---|------|---------|
| Who | 给谁用？ | `solo developers` |
| What | 在构建什么？ | `AI-readiness scorer` |
| Why | 为什么存在？ | `eliminate context re-explaining` |
| Where | 运行/发布到哪里？ | `npm, Homebrew` |
| When | 时间线 / 阶段？ | `production, since 2025` |
| How | 如何构建/使用？ | `Bun CLI + WASM` |

## 不适用的槽位 → `slotignored`

CLI 没有前端；API 没有 UI 库。把这些标记为 **`slotignored`**，它们就会从分母中剔除——你只在对你应用类型*真正重要的*槽位上计分。**100% 意味着"所有适用的槽位都已填写，"而非"每个格子都打钩。"**（`faf auto` 与 `faf go` 会替你处理大部分此类工作。）

## 诚实规则（它为何有效）

AI **只会种子化你的目标/README 字面陈述的事实**——绝不编造，绝不使用模板。它无法溯源的内容，会留空给你。**留空胜过写错。** 这就是为什么生成的上下文值得信任：每个槽位要么被检测到，要么由你声明，要么诚实地留白。

## 当你完成本技能时

- 想**一键完成**？ → **faf-wizard**
- 想**精通**此格式（评分原理、MCP 配置、双向同步）？ → **faf-expert**
- 想用智能体驱动整个仓库？ → **`faf go`** / **faf-loop**

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**目标：** AI 的能力取决于你给它的上下文。回答那些只有你知道的事——AI 自己填不上的缺口——它就能优化为你服务，达到 **100% ✪**。

*MIT · FAF 技能家族成员（faf-context · faf-wizard · faf-expert）*

## 局限性

- 仅当任务明确匹配其上游来源与本地项目上下文时，才使用本技能。
- 在应用变更前，验证命令、生成的代码、依赖、凭证以及外部服务的行为。
- 不要把示例当作环境专属测试、安全审查或用户对破坏性/高成本操作的批准的替代品。