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"PDD框架下的业务分析Skill,用5W1H、MECE、CRUD等方法论进行需求分析和业务建模。触发:业务分析、需求分析、需求建模、5W1H分析、MECE、流程分析、/analyze、/audit、/doc。"
PDD框架下的代码审查Skill,验证功能点实现是否符合开发规格和验收标准。触发:代码审查、代码review、PDD审查、质量检查、code review。
PDD框架下的文档变更管理Skill,管理开发规格文档修改工作流。当需求变更需要更新规格文档时调用。支持中文触发:文档变更、规格修改、需求变更、变更管理。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | pdd-entropy-reduction |
| description | "PDD熵减智能体,持续监控和偿还技术债务,防止系统腐化。触发:熵减、技术债务、代码清理、文档更新、架构对齐、垃圾回收、entropy reduction。" |
"Technical debt is like a high-interest loan: better to repay in small amounts than let it accumulate." —— OpenAI Harness Engineering
目标:通过定期运行智能体发现文档不一致或架构违反,对抗系统熵增与衰减。
熵增 vs 熵减:代码腐化(重复/过长/命名)→重构;文档过时→同步;债务累积(TODO/临时方案)→偿还;架构漂移(依赖方向/边界)→对齐;测试不足→补充。
协调器(pdd-entropy-reduction)负责调度和聚合结果,不直接执行具体操作:
触发(手动/定时/事件) → 扫描(文档/代码/架构) → 分析(熵评分/分类/优先级) → 执行(自动修复/创建PR/更新文档)
熵评分系统(0-100,100=最有秩序):90-100优秀维持 | 70-89良好小幅改进 | 50-69一般计划清理 | 30-49警告优先处理 | 0-29危急紧急重构
references/entropy-report-template.md,含熵评分/问题列表(按优先级)/修复建议/预估工作量entropy-config.yaml)entropy_reduction:
triggers: { schedule: "0 2 * * *", on_commit: false, on_pr_merge: true }
detection:
docs: { enabled: true, paths: ["docs/", "*.md"], max_age_days: 30 }
architecture: { enabled: true, layers: ["types","config","repo","service","runtime","ui"] }
code: { enabled: true, max_file_lines: 300, max_function_lines: 50 }
execution: { auto_fix: true, create_pr: true, max_pr_per_run: 5 }
每次执行后生成报告存到 docs/entropy-reports/:# Entropy Reduction Report - YYYY-MM-DD + 熵评分 + 问题列表(Critical/Warning/Info) + 修复建议与执行结果。
PDD正向流程(PRD→功能提取→规格→实现→验收) ←→ PDD熵减流程(检测→报告→执行→自动修复→PR创建)