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MR Spec 评审技能。当用户给出一个Git 平台(GitHub / GitLab / 工蜂) MR 地址(含 intake/design/spec/plan/tasks 任意组合的文档),要求评审他人提交的这些文档(必要时结合实施代码),并把问题作为评论回写到 MR 时使用。评审阶段**按端分流**:先识别 MR 涉及哪些端(前端/后台/识别算法/设备端/移动端SDK/跨端契约),再加载对应端的专业评审依据文档(`review-guides/`,每端含可人工追加的专业注意点专区),用各端准确视角评审、按端分组产出问题。既支持完整 spec/plan/tasks MR,也支持**只含 intake + design 的早期技术方案 MR**(结合当前代码逻辑评审 design 技术方案是否合理、给出整体评估与更优建议)。适用于跨成员 spec 评审、技术方案(design)评审、Code Review 前置的 spec 复核、迭代评审等场景。既可**本地手动执行**(人工确认后投递),也可放进**通用 AI agent / CI 流水线自主执行**(分支 push 触发、自动投递评论、多轮 loop 到无问题)。此外还提供**记忆经验提交功能**:当用户说"提交 spec review 的 memory / 推送评审经验 / 把 memory 改动提交上去"等,触发本 skill 定位工作区内的 CoSpec 仓、检测 `memory/` 是否有待提交改动,有则提交并推送到记忆分支、发起(或更新)合并到 master 的 MR(见 Step 9)。**不适用于**对自己刚完成的实施做规则回顾(那是 `/spec-review` 命令的范畴)。
代码侦察技能。给定一个需求描述或 spec,扫描 src/ 目录,输出与本次需求相关的现有模块、可复用资产、潜在冲突、推荐参考代码模式的结构化清单。被 spec-drafting 和 implementation-planning 调用,确保 spec 与 plan 都建立在「已理解现有代码」的基础上。也可由用户独立触发用于代码现状梳理。
MR 评审意见处理技能。当作者收到 MR 评审评论后,给出 MR 地址,要求"和 AI 一起评估这些评审意见、决定哪些需要修正"时使用。skill 拉取未解决评论 → 按风险+主题分组 → 与用户逐条评估 → 用户决策处置 → (可选)AI 自动修复 → (可选)回写评论并标 resolved。适用于代码 MR 和 spec MR,spec MR 时自动关联本地 spec 文档辅助评估。
| name | implementation-planning |
| description | 实施计划技能。当用户要求根据 spec 制定实施计划、拆分任务、评估改动范围时使用。适用于执行 spec-plan 命令时触发,或用户要求"做个实现计划""拆下任务"时使用。 |
将已分析的 spec 转化为可执行的实施计划,包括改动范围、步骤、依赖关系和风险评估。
skills/codebase-survey/SKILL.md,传入参数 mode: deep### Implementation Plan: [Story ID]
**改动范围**:
| 操作 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| 新增 | [路径] | [做什么] |
| 修改 | [路径] | [改什么] |
**实施步骤**:
**Step 1**: [描述]
- 文件:[涉及的文件]
- 原因:[为什么先做这步]
- 详情:[具体做什么]
**Step 2**: [描述]
...
**依赖关系**:
- Step 2 依赖 Step 1 的 [具体产物]
**风险**:
- [风险描述和应对方式]
**待确认**:
- [需要人确认的决策点]
**预估复杂度**:低 / 中 / 高