Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
npx skills add forztf/open-skilled-sdd --skill "speckit-plan-zh"
Install specific skill from multi-skill repository
# Description
执行实施规划工作流程,使用计划模板生成设计工件。触发词包括:"speckit计划"。
# SKILL.md
name: speckit-plan-zh
description: 执行实施规划工作流程,使用计划模板生成设计工件。触发词包括:"speckit计划"。
用户输入
$ARGUMENTS
在继续之前,您必须考虑用户输入(如果不为空)。
大纲
-
设置: 从仓库根目录运行
.specify/scripts/powershell/setup-plan.ps1 -Json并解析 JSON 以获取 FEATURE_SPEC、IMPL_PLAN、SPECS_DIR、BRANCH。对于参数中的单引号,如 "I'm Groot",请使用转义语法:例如 'I'\''m Groot'(或者如果可能的话使用双引号:"I'm Groot")。 -
加载上下文: 读取 FEATURE_SPEC 和
.specify/memory/constitution.md。加载 IMPL_PLAN 模板(已复制)。 -
执行计划工作流程: 遵循 IMPL_PLAN 模板中的结构来:
- 填写技术上下文(将未知项标记为"需要澄清")
- 从章程中填写章程检查部分
- 评估门禁(如果有未正当化的违规则报错)
- 阶段 0: 生成 research.md(解决所有"需要澄清")
- 阶段 1: 生成 data-model.md、contracts/、quickstart.md
- 阶段 1: 通过运行代理脚本更新代理上下文
-
设计后重新评估章程检查
-
停止并报告: 命令在阶段 2 规划后结束。报告分支、IMPL_PLAN 路径和生成的工件。
阶段
阶段 0: 大纲与研究
-
从上述技术上下文中提取未知项:
-
对于每个"需要澄清" → 研究任务
- 对于每个依赖项 → 最佳实践任务
-
对于每个集成 → 模式任务
-
生成并分发研究代理:
text
对于技术上下文中的每个未知项:
任务: "研究 {未知项} 用于 {功能上下文}"
对于每个技术选择:
任务: "查找 {技术} 在 {领域} 中的最佳实践"
-
在
research.md中整合发现结果,使用格式: -
决策: [选择了什么]
- 理由: [为什么选择]
- 考虑的替代方案: [还评估了什么]
输出: 解决了所有"需要澄清"的 research.md
阶段 1: 设计与契约
前提条件: research.md 完成
- 从功能规格中提取实体 →
data-model.md: - 实体名称、字段、关系
- 来自需求的验证规则
-
如适用的状态转换
-
从功能需求生成 API 契约:
- 对于每个用户操作 → 端点
- 使用标准的 REST/GraphQL 模式
-
将 OpenAPI/GraphQL 模式输出到
/contracts/ -
代理上下文更新:
- 运行
.specify/scripts/powershell/update-agent-context.ps1 -AgentType claude - 这些脚本检测正在使用的 AI 代理
- 更新相应的代理特定上下文文件
- 仅添加当前计划中的新技术
- 保留标记之间的手动添加内容
输出: data-model.md、/contracts/*、quickstart.md、代理特定文件
关键规则
- 使用绝对路径
- 如果检查点失败或存在未解决的澄清项,则报 ERROR
# Supported AI Coding Agents
This skill is compatible with the SKILL.md standard and works with all major AI coding agents:
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