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dev-writing-plans
当有多步骤任务的规范或需求时,在接触代码前使用 - 创建全面的实施计划
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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当有多步骤任务的规范或需求时,在接触代码前使用 - 创建全面的实施计划
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
何时使用需要为编程项目、monorepo 或多级目录创建/更新 AGENTS.md、CLAUDE.md 软链接、项目级 agent 操作手册、子目录局部规则、验证命令和 Coding Agent 上下文边界时使用。
分析代码库结构并生成中文 token-lean 架构文档。
用于构建或维护个人 LLM 驱动的知识库。触发词:将资料导入 wiki、查询 wiki 知识、检查 wiki 质量、'添加到 wiki'、'我了解什么关于',或任何提到 'LLM wiki' 的场景。
当有书面实施计划要在单独会话中执行并带审查检查点时使用
用户明确要求隔离工作区、并行分支验证或临时试验时使用 - 创建隔离的 git worktree
开始开发编程相关对话时使用 - 建立如何查找和使用 skills,在做出任何响应前要求先检查适用的 skill
| name | dev-writing-plans |
| description | 当有多步骤任务的规范或需求时,在接触代码前使用 - 创建全面的实施计划 |
编写全面的实施计划,假设工程师对代码库零了解。记录他们需要知道的一切:每个任务要修改哪些文件、代码、测试、可能需要查看的文档、如何测试。将整个计划拆分成小任务。遵循 DRY、YAGNI、TDD。频繁提交。
假设他们是熟练开发者,但几乎不了解我们的工具集或问题领域。假设他们对 good test design 也不太熟。
开始时宣布: "I'm using the dev-writing-plans skill to create the implementation plan."
上下文: 这应该在专用 worktree 中运行(由 dev-brainstorming skill 创建)。
保存计划到: docs/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md
如果 spec 涵盖多个独立子系统,它应该在头脑风暴期间就被拆分为子项目 spec。如果没有,建议将其拆分为单独的计划 —— 每个子系统一个计划。每个计划应该独立产生可工作的、可测试的软件。
计划不是写完就结束。写完后必须立刻进行自我审查:
用 fresh eyes 对照 spec 检查计划,这是一个你自己运行的 checklist —— 不是分派 subagent:
1. Spec 覆盖度: 浏览 spec 的每个章节/需求。能否指出实现它的任务?列出任何遗漏项。
2. 占位符扫描: 搜索计划中的红旗 —— "TBD"、"TODO"、"稍后实现"、"添加适当的错误处理"、"类似于任务 N"(却不重复代码)等。修复它们。
3. 类型一致性: 后面任务中使用的类型、方法签名、属性名是否与前面任务定义的一致?任务 3 叫 clearLayers() 但任务 7 叫 clearFullLayers() 就是一个 bug。
如果发现问题,直接 inline 修复。无需重新审查 —— 修复后继续。如果发现某个 spec 需求没有对应任务,添加该任务。
每一步是一个动作(2-5 分钟):
每个实现任务必须使用 TDD:
dev-tdd skill每个计划必须以这个头部开始:
# [Feature Name] Implementation Plan
> **给 Agent:** 必需子 skill:使用 `dev-executing-plans` 逐个任务实施此计划。
**目标:** [一句话描述要构建什么]
**架构:** [2-3 句话关于方案]
**技术栈:** [关键技术/库]
---
### 任务 N:[组件名称]
**文件:**
- 创建:`exact/path/to/file.py`
- 修改:`exact/path/to/existing.py:123-145`
- 测试:`tests/exact/path/to/test.py`
> **给 Agent:** 此任务使用 `dev-tdd` skill。遵循 RED-GREEN-REFACTOR。
**步骤 1:RED - 编写失败的测试**
**调用 dev-tdd**:编写一个最小测试展示应该发生什么。
```python
def test_specific_behavior():
result = function(input)
assert result == expected
步骤 2:验证 RED - 看着它失败
调用 dev-tdd:运行测试确认它因正确原因失败。
运行:pytest tests/path/test.py::test_name -v
预期:FAIL with "function not defined"
步骤 3:GREEN - 编写最小实现
调用 dev-tdd:编写最简单的代码使测试通过。
def function(input):
return expected
步骤 4:验证 GREEN - 看着它通过
调用 dev-tdd:运行测试确认通过且其他测试未损坏。
运行:pytest tests/path/test.py::test_name -v
预期:PASS
步骤 5:REFACTOR(可选)
调用 dev-tdd:清理代码,保持测试绿色。
步骤 6:提交
git add tests/path/test.py src/path/file.py
git commit -m "feat: add specific feature"
在定义任务之前,先规划哪些文件将被创建或修改,以及每个文件的职责。这是分解决策被锁定的地方。
这种结构指导任务分解。每个任务应该产生独立的、有意义的变更。
dev-tdd skill编写计划时,你必须在每个实现任务中引用 dev-tdd skill:
每个实现任务应包含:
> **给 Agent:** 此任务使用 `dev-tdd` skill。遵循 RED-GREEN-REFACTOR。
**步骤 1: RED - 编写失败的测试**
**调用 dev-tdd**: ...
**步骤 2: 验证 RED - 看着它失败**
**调用 dev-tdd**: ...
纯配置、文档或基础设施任务不需要 TDD:
但只要有代码逻辑,就必须使用 TDD。
保存计划后,提供执行选择:
"计划已完成并保存到 docs/plans/<文件名>.md。两种执行选项:
1. Subagent-Driven(推荐) - 我为每个任务分派 fresh subagent,任务间审查,快速迭代
2. 内联执行 - 在本会话中使用 dev-executing-plans 执行任务,批量执行带检查点
选择哪种方式?"
如果选择 Subagent-Driven:
dev-executing-plans 或专用的 subagent-driven 模式如果选择内联执行:
dev-executing-plans