speckit.plan

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用户输入

{{arguments}}

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大纲

1. 设置: 从仓库根目录运行 .specify/scripts/bash/setup-plan.sh --json 并解析 JSON 获取 FEATURE_SPEC、IMPL_PLAN、SPECS_DIR、BRANCH. 对于参数中的单引号如 "I'm Groot", 使用转义语法: 例如 'I'''m Groot'(或尽可能使用双引号: "I'm Groot").

2. 加载上下文: 读取 FEATURE_SPEC 和 .specify/memory/constitution.md. 加载 IMPL_PLAN 模板(已复制).

3. 执行计划工作流: 按照 IMPL_PLAN 模板中的结构:

   • 填充技术上下文(将未知项标记为 NEEDS CLARIFICATION)
   • 从章程文档填充章程检查部分
   • 评估关卡(如果违规无正当理由则报错)
   • 阶段 0: 生成 research.md(解决所有 NEEDS CLARIFICATION)
   • 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

4. 停止并报告: 命令在阶段 2 规划后结束. 报告分支、IMPL_PLAN 路径和生成的制品.

阶段

阶段 0: 大纲与研究

1. 从上述技术上下文中提取未知项:

   • 每个 NEEDS CLARIFICATION → 研究任务
   • 每个依赖项 → 最佳实践任务
   • 每个集成 → 模式任务

2. 生成和分发研究代理:

   For each unknown in Technical Context:
     Task: "Research {unknown} for {feature context}"
   For each technology choice:
     Task: "Find best practices for {tech} in {domain}"
   

3. 在 research.md 中整合发现, 使用格式:

   • Decision: [选择了什么]
   • Rationale: [为什么选择]
   • Alternatives considered: [还评估了什么]

输出: research.md, 所有 NEEDS CLARIFICATION 已解决

阶段 1: 设计与合同

前提条件: research.md 完成

1. 从功能规范中提取实体 → data-model.md:

   • 实体名称、字段、关系
   • 来自需求的验证规则
   • 状态转换(如适用)

2. 从功能需求生成 API 合同:

   • 每个用户操作 → 端点
   • 使用标准 REST/GraphQL 模式
   • 将 OpenAPI/GraphQL 模式输出到 /contracts/

3. 代理上下文更新:

   • 运行 {AGENT_SCRIPT}
   • 这些脚本检测正在使用哪个 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
• 关卡失败或未解决的澄清事项时报错