本 repo 自持 agent 定義目錄索引（complexity-triage / doc-reviewer / doc-updater / tdd-guide），供 design、update 等 skill 的 general-purpose subagent 呼叫時引用定義與檢查清單；本身非直接可呼叫的 skill，不會出現在指令清單中。

2026-07-102

assist

ashe-li/agent-skills

萬用助手 — 自動分析情境、盤點可用資源、智慧路由至最佳 agent/skill 組合，一鍵完成複雜工作流。

2026-07-102

update

ashe-li/agent-skills

更新知識庫 — 依序執行文件更新、審查、context 整理、pattern 提取，將本次 session 的變更沉澱為文件與知識。

2026-07-102

notion-plan

ashe-li/agent-skills

貼上 Notion URL，自動抓取頁面需求內容，串接 /design 建立實作計畫。

2026-07-102

handoff

ashe-li/agent-skills

產生跨 context 接手 prompt — 萃取本次對話的目標、進度、決策、未完成項目，輸出可直接貼到新 session 或 /compact 之後使用的自包含 prompt。

2026-07-042

plan-run

ashe-li/agent-skills

依 plan.md 的 Dependencies DAG 推進實作 — Python 狀態機決定下一步（非 LLM 判斷），自動串接 TaskCreate/TaskUpdate。觸發：使用者要求依 plan 推進、要求 task tracking 對齊 DAG、或抱怨 LLM 跳步漏步。

2026-07-042

name	design
description	開發設計 — 自動盤點可用資源，透過 Plan agent 建立完整實作計畫，輸出至 plans/active/<slug>.md 供使用者確認後才進入實作。
allowed-tools	Bash, Read, Glob, Grep, Edit, Write, Agent, AskUserQuestion, EnterPlanMode, TaskCreate, TaskUpdate, TaskList
argument-hint	<功能描述或需求>
redundancy-peers	["assist"]

/design — 開發設計

接收功能需求，自動盤點可用資源（agents/skills），透過 Plan agent 建立完整實作計畫並輸出至 plans/active/.md。不會自動執行實作，必須等使用者確認。

Step 0: 任務追蹤（條件式 HITL）

依 CLAUDE.md 全域規則詢問是否啟用 task tracking（複雜任務用 AskUserQuestion 附 token 預估，簡單任務不問逕行）。啟用後於每個 Step 開始前 TaskCreate 子任務（含 activeForm、必要時 addBlockedBy），完成後 TaskUpdate 為 completed；不啟用則跳過所有 Task 工具呼叫。

Step 1: 盤點可用資源

若啟用 task tracking： TaskCreate(subject: "盤點可用資源", activeForm: "掃描 agent/skill 中...") → 完成後 TaskUpdate(status: "completed")

盤點 Claude Code 內建資源作為規劃參考：

Agent types：Plan（規劃，見 Step 3）、Explore（唯讀搜尋定位）、general-purpose（多步驟研究/審查，見 Step 4a）
內建 skills：/code-review（品質審查）、/security-review（安全審查）、/simplify（reuse/簡化/效率清理）、/verify（端對端行為驗證）
本 repo 自持 agents/ 定義（見 agents/SKILL.md 索引）：complexity-triage（Step 2a 分診）、doc-reviewer（Step 4a 審查）、doc-updater（供 /update 使用）、tdd-guide（新功能/bug 修復缺測試覆蓋時，可引用其紅－綠－重構流程）
根據使用者需求（$ARGUMENTS）篩選出相關的資源

輸出： 一份簡潔的資源清單，標記每個資源與當前需求的關聯程度（高/中/低）。

Step 2: 複雜度評估

Step 2a: 分診 subagent（先於一切重流程）

進入完整流程前，先派一個輕量分診 agent 判定複雜度——不讓主模型憑印象判斷，也不讓可走快速路徑的任務直接掉進完整儀式（2026-07-10 使用者指示）：

Agent(subagent_type="general-purpose", model="haiku")

haiku 即低成本層級。依 agents/complexity-triage.md 的定義執行（分診流程、判準表、紅旗皆以該檔為權威版本）；prompt 附上該檔內容或直接引用路徑。路徑解析與呼叫慣例見 agents/SKILL.md。

輸入：$ARGUMENTS + 對話中的需求脈絡（/notion-plan 來源含整理後的 Markdown）+ 專案根目錄路徑
動作：只允許 Glob/Grep/Read 粗估影響面（找出可能要改的檔案、判斷有無方案取捨），不深讀、不設計方案；輸出契約見 agents/complexity-triage.md 的「輸出格式」章節（唯一權威，不在此重複 JSON schema）
主模型裁決：對照下表採納或否決——分診結果與主模型判斷衝突時，取較高複雜度（分診只准降級失敗、不准升級失敗）；ambiguous_requirements=true → 先 AskUserQuestion 補需求再重分診
分診 agent 約 5-15K tokens，換到的是：低複雜度任務跳過 Plan agent 全儀式 + 61K-token 審查 agent 的成本

Step 2b: 路徑判定

根據分診結果，選擇執行路徑：

複雜度	判斷標準	執行路徑
低（快速路徑）	單一 bug fix 或小型變更：≤3 檔、無架構決策、修法方向明確（例：顯示邏輯 bug、更新 README、改設定）	Step 3（精簡計畫，見下）→ Step 4a 改主模型 self-check（不派 subagent）→ Step 4b
中等以上	跨檔案且有架構影響、或修法方向需要取捨	Step 3（含架構決策）→ Step 4（含架構審查）
多 session	需跨 session 持續推進的大型計畫（遷移框架、多天重架構）	走標準流程產出 plan，跨 session 推進交給 `/plan-run`（state 持久化於 `plans/active/.plan-state/`）

快速路徑的存在理由（2026-07-10 PDT-10428 前例）：一個 P2 顯示 bug 走完整儀式，產出業界參照表、社群共識表、RTM、threat model 後，再被 61K-token 審查 agent 以「缺效能評估段落」「缺文件影響章節」等格式官僚項目打回重修——4 個 FAIL 沒有一個改變實作方向。儀式成本要與風險×不可逆性成比例，不與流程完整度成比例。檔案數不是唯一判準：bug fix 常跨 2-3 檔（util + 元件 + 測試）但仍是單一決策，屬快速路徑；反之單檔但涉及方案取捨（快取策略、狀態管理選型）走中等。

如果需求過於模糊無法判斷複雜度，使用 AskUserQuestion 請使用者補充具體資訊。

無論走哪條路徑，都會輸出 plans/active/.md。

Step 3: Plan agent — 建立實作計畫

若啟用 task tracking： TaskCreate(subject: "Plan agent 建立實作計畫", activeForm: "Plan agent 規劃中...") → 完成後 TaskUpdate(status: "completed")

使用內建 Plan agent 建立詳細的實作計畫。

Agent(subagent_type="Plan")

輸入 context：

使用者的需求描述（$ARGUMENTS + 對話脈絡）
Step 1 盤點的可用資源清單
當前專案結構（透過 ls、git status 等了解）

計畫須包含：

需求拆解 — 將需求分解為可執行的子任務
技術方案 — 每個子任務的實作方式
業界實踐與標準化方案參照 — 每個技術方案須附上依據：業界標準/慣例（RFC、W3C、OWASP、12-Factor 等）、學術研究或成熟標準化方案（官方 SDK、知名 library 的 canonical pattern）、社群共識（GitHub discussions、Stack Overflow、官方 forum、Reddit 的主流看法）、反面意見與已知陷阱（即使最終仍採用也須揭露）；無直接標準時說明理由並引述最接近的參考
架構決策（中等以上複雜度必填）— 每個涉及架構的技術選擇須包含：選擇方案及理由、至少 1 個被排除的替代方案及原因、與現有程式碼的相容性分析、可擴展性評估、效能與安全性影響評估、實作後需新增或更新的文件（README、API docs、CODEMAPS）
需求追蹤矩陣（Requirements Traceability Matrix）（依據：DAMA-DMBOK Completeness）— 每個需求（REQ-1、REQ-2...）須映射到至少一個實作步驟與驗收標準，欄位：需求 ID / 需求描述 / 對應實作步驟 / 驗收標準；此矩陣用於 Step 4a 需求覆蓋率審查的輸入（set difference 比對）
可用資源整合 — 明確指出每個步驟應使用哪個 agent/skill（例：「Step 3: 使用 Plan agent」「Step 5: 使用 /code-review」）。資源分配須經 Step 1 盤點確認 — 不可假設資源可用
依賴關係 — 哪些步驟必須按順序執行、哪些可以並行
風險評估 — 潛在的技術風險和對策
Security / Threat Model（主動觸發，依 rules/security-guidance/skill-integration.md 的觸發閘）— 先判斷 plan 是否觸及安全敏感面（認證/輸入/endpoint/DB/反序列化/檔案/shell/SSRF/DOM/加密）：觸及 → 必含「Security / Threat Model」章節，逐條對照 ~/.claude/claude-security-guidance.md（與 plugin 同一份判準），且實作後步驟須納入 /security-review；未觸及 → 明示「無安全敏感面，跳過」，不空列
驗收標準 — 怎樣算完成
測試覆蓋（新功能/修 bug 且缺測試覆蓋時）— 相關步驟可引用 agents/tdd-guide.md 的紅－綠－重構流程，先寫失敗測試再實作，對齊全域 80% 覆蓋率規則

快速路徑（低複雜度）只要求 1、2、7、8、10 + Implementation Steps（S-code 格式不變，維持 /plan-run 相容）：跳過 3（業界參照/社群共識表）、4（架構決策表）、5（RTM）；9 縮為一句話判定（觸及安全敏感面則自動升級回完整路徑）；token 預算縮為一行總估算（不逐 step 列表）。診斷類 step（live 驗證、payload 擷取）不屬儀式、不可裁剪——票面假設與程式碼矛盾時，診斷 gate 是快速路徑中最有價值的部分。

Step 4: 品質檢查與 Plan Mode 呈現

若啟用 task tracking： TaskCreate(subject: "品質檢查與 Plan Mode 呈現", activeForm: "品質檢查與輸出中...", addBlockedBy: [Step 3 TaskCreate 回傳的 task ID]) → 完成後 TaskUpdate(status: "completed")

Step 4a: 品質審查（subagent 隔離）

快速路徑（低複雜度）不派 subagent：主模型以 7 項精簡清單 self-check——可執行性（每步有檔案路徑+動作）、依賴正確性、驗收可測、實作後品保步驟存在、診斷 gate 存在（票面假設未經 live 驗證時）、安全敏感面判定、測試覆蓋（新增/修改邏輯有對應測試，或明示不需要的理由，可引用 agents/tdd-guide.md）。任一不過直接改 plan，不進 FAIL 迴圈。以下 subagent 審查僅適用中等以上複雜度。

啟動 general-purpose subagent 在隔離 context 中審查 Step 3 的計畫。不使用已禁用的 architect agent（ECC 版與無前綴版皆禁，消融實驗 delta=-0.50，見 rules/refactor/remove-architect-pipeline.md），改用通用 agent 依 agents/doc-reviewer.md 的定義與檢查清單執行審查。路徑解析與呼叫慣例見 agents/SKILL.md。

Agent(subagent_type="general-purpose", model="sonnet")

prompt：「依 agents/doc-reviewer.md 的定義與檢查清單執行審查」+ 下方 context。

傳入 subagent 的 context：

Step 3 產出的完整計畫內容
Step 1 的資源盤點結果
Step 2 判定的複雜度等級

檢查清單權威版本在 agents/doc-reviewer.md（基礎品質 10 維 + 架構審查 8 維），本段僅保留執行契約摘要：subagent 須逐項檢查並回報結果（PASS/FAIL + 說明），且對「業界支撐」「社群共識」兩維度主動驗證（計畫缺引述、引述有誤，或完全未提及社群觀點/已知陷阱 → 標記 FAIL）。若 agents/ 目錄不存在（安裝不完整），從 https://github.com/ashe-li/agent-skills 的 agents/doc-reviewer.md 取得，或請使用者重跑 npx skills update。

subagent 回報後的處理：

全部 PASS： 進入 Step 4b
有 FAIL 項目： 回饋至 Step 3 重新規劃（將 FAIL 項目和修正方向作為額外 context 傳給 Plan agent），修正後重新啟動 Step 4a subagent 檢查。初次檢查 + 最多 2 次重試（共最多 3 輪）
經 3 輪仍有 FAIL： 在 plan 的 Review Notes 中標記待確認項目，交由使用者決定

Step 4b: EnterPlanMode 呈現計畫

品質檢查通過後，使用 EnterPlanMode 將完整計畫內容呈現給使用者。

為什麼用 Plan Mode： Claude Code 2.1.77+ 在使用者接受 plan 時會自動命名 session。透過 Plan Mode 呈現計畫，使用者 accept 後觸發 session auto-naming，同時作為正式的計畫確認流程。

呈現內容： 將完整 plan（依照下方格式）作為 Plan Mode 的輸出。Plan Mode 中不可使用 Write/Edit，所以只呈現，不寫檔。

使用者 accept 後： ExitPlanMode 觸發 session auto-naming，接著進入 Step 5 寫檔。

Step 5: 生成 Slug 並寫入 plan 檔案

使用者在 Plan Mode 中 accept 後（ExitPlanMode），將計畫寫入檔案。

Slug 生成規則： 從 plan 的 H1 標題（# Implementation Plan: <名稱>）取 : 後的部分轉為 kebab-case（僅保留英數字與 -，中文與特殊字元轉 -、去重複、截斷至 60 字元、全小寫）；純中文標題等無法轉換時用 plan-YYYYMMDD。例：Stripe Subscription Billing → stripe-subscription-billing。

輸出路徑： plans/active/<slug>.md（相對於專案根目錄）

若目錄不存在，自動 mkdir -p plans/active/
若同名檔案已存在，使用 AskUserQuestion 詢問：覆蓋 / 加日期後綴 / 取消

plan 格式：

# Implementation Plan: [功能名稱]

> Generated by /design on [日期]
> Plan file: plans/active/<slug>.md
> Status: PENDING APPROVAL

## Overview
<!-- 1-3 句話描述目標 -->

## Resources
<!-- 本次計畫使用的 agents/skills -->

| Resource | Type | Usage |
|----------|------|-------|
| Plan | agent | Step 3: 建立實作計畫 |
| /code-review | skill | Step 5: 品質審查 |
| /simplify | skill | Phase 2: dead code、命名、nesting、重複程式碼合併 |
| ... | ... | ... |

## Industry & Standards Reference
| 技術決策 | 參照依據 | 類型 | 來源 |
|----------|---------|------|------|
| ... | ... | 業界標準/學術研究/標準化方案/最佳實踐 | ... |

## Community Consensus & Dissenting Views
| 技術決策 | 社群共識 | 反面意見/已知陷阱 | 來源 |
|----------|---------|------------------|------|
| ... | ... | ... | GitHub/SO/Reddit/... |

## Implementation Steps

<!--
格式約束（/plan-run state machine 需要）：
- Step 標頭：`- [ ] **S<phase>.<num>** — <title>`（S-code 必填，例 S1.1、S1.2、S2.1）
- 欄位：兩個空格縮排 + ASCII 冒號（`  - Files: ...`，不要 bold、不要全形冒號）
- Dependencies 值：純 step ID list（`S1.1, S1.2`），支援 range（`S1.1 ~ S2.3`），禁止自由文字
-->

### Phase 1: [實作階段]
- [ ] **S1.1** — [Step title]
  - Files: src/foo.ts, src/bar.ts
  - Agent: `planner`
  - Action: ...
  - Dependencies: []
  - Why: ...

> **Dependencies canonical form**: 無 deps 時用 `Dependencies: []`（不要省略整個欄位、不要寫 `None` 或留空白），plan_runner.py parser 對 `[]` 一致處理。有 deps 時用 step ID list：`Dependencies: S1.1, S1.2` 或 range `Dependencies: S1.1 ~ S2.3`。

### Phase 2: [品質保障]
- [ ] 執行 /code-review 審查程式碼品質
- [ ] 執行 /simplify 自動修正（dead code、命名、nesting、重複程式碼合併）
- [ ] 執行 /security-review 檢查安全性
- [ ] 執行 /verify 進行全面驗證

### Phase 3: [文件同步]
- [ ] 執行 /update 更新知識庫（文件更新 + 審查 + inline 5 維知識沉澱）
- [ ] 或手動同步相關文件（README、docs/）

## Architecture Notes
<!-- 中等以上複雜度必填 -->
<!-- 每個架構決策：選擇方案、排除的替代方案、相容性分析、效能/安全影響 -->
<!-- 文件影響評估：實作後需新增或更新哪些文件 -->

## Risks & Mitigations
<!-- 風險評估 -->

## Acceptance Criteria
- [ ] ...
- [ ] ...

## Review Notes
<!-- 計畫品質自審的結果 -->

寫入後提示使用者：

plans/active/<slug>.md 已寫入。可以開始實作；實作完成後執行 /plan-archive 歸檔。

Step 6: Worktree 隔離開發（可選）

plan 寫入後，依全域規則 rules/worktree-prompt.md 判斷是否詢問使用者進入 worktree（跨檔案或架構變更預設詢問，單一檔案小型任務跳過）。

若使用者選擇進入 worktree：從 plan slug 推導 worktree 名稱（例：ticket-1234-url）、呼叫 EnterWorktree(name: "<slug>")，並提示開發完成後執行 /pr（worktree 於 session 結束時自動回收）。不使用則直接進入 Step 7。

Step 7: 推進方式選擇（HITL）

依 Step 2 判定的複雜度推薦推進方式，使用 AskUserQuestion 詢問使用者：

複雜度（Step 2 判定）	推薦選項
低（1-3 步、無依賴）	LLM 自主推進
中等（4-10 步、有依賴）	`/plan-run` 狀態機（手動 / 推薦）
高（10+ 步、複雜 DAG、多並行）	`/plan-run` + `/goal` 自動推進（強烈推薦）

詢問格式：

Plan 已寫入 plans/active/<slug>.md。如何推進實作？

1a. /plan-run 狀態機（手動） — Python 狀態機決定 DAG 推進順序、TaskCreate addBlockedBy 自動串接、session 中斷可續推、不會跳步；每個 step 完成後手動 enter 繼續 1b. /plan-run + /goal 自動推進（強烈推薦於高複雜度）— 同 1a 但用 Claude Code 內建 /goal 包外層，狀態機 + evaluator 自動跑到 all_done=true 或 N turns；失敗仍走 Step 3d HITL gate（不會自動跳過 fail） 2. LLM 自主推進 — 直接在當前 session 開始實作；簡單線性 plan 適用，無狀態機 overhead 3. 暫不開始 — 結束 /design，由使用者另行決定時機

1b 何時不適用： 對 plan 不確定 / 高風險 step、想細看每個 step 的 output、一個 session 已被另一個 /goal 佔用。詳見 /plan-run Step 3f。

若選 1a 或 1b（/plan-run 手動或自動推進）：

normalize 兜底（canonical 格式跑下去是 no-op）：python3 "${AGENT_SKILLS_HOME:-$HOME/Documents/agent-skills}/scripts/plan_runner.py" normalize plans/active/<slug>.md --write。stderr 顯示 Wrote normalized plan → 已 normalize（.bak 備份同目錄）；顯示 WARN: Dependencies prose did not yield step IDs → 該行需手動補 step ID
初始化 state：python3 "${AGENT_SKILLS_HOME:-$HOME/Documents/agent-skills}/scripts/plan_runner.py" init plans/active/<slug>.md。若回 No steps found in plan，依回傳 payload 的 hint 欄位處理；warnings 欄位若僅為 range syntax 已自動展開可忽略
提示使用者：

State 已初始化於 <state_path>。 1a：輸入 /plan-run plans/active/<slug>.md 啟動狀態機推進；或執行 python3 "${AGENT_SKILLS_HOME:-$HOME/Documents/agent-skills}/scripts/plan_runner.py" status plans/active/<slug>.md 查看進度。 1b：先輸入上一行，再貼入 /goal plan_runner.py status plans/active/<slug>.md 的輸出顯示 all_done=true（即所有 step 都 completed / skipped，無 failed / blocked / in_progress） OR stop after 30 turns。失敗時 Step 3d 仍會以 AskUserQuestion 詢問重試 / 跳過 / 中止；/goal 不自動跳過失敗，詳見 /plan-run Step 3f。

若選 2（LLM 自主推進）： 直接進入標準 implementation flow（plan 仍可隨時切換 /plan-run，state machine init 是冪等的，未來呼叫不影響）。

若選 3（暫不開始）： 結束 /design，告知：Plan 已存於 plans/active/<slug>.md，隨時可執行 /plan-run plans/active/<slug>.md 啟動狀態機，或直接在 session 中開始實作。

跳過 Step 7 的情境：

使用者已在 $ARGUMENTS 或對話中明示推進偏好