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Repo Autonomous - 仓库自主管理技能
这个技能让AI自主管控一个仓库,根据原始README自主提需求、解决问题、优化代码,形成持续改进的闭环。
触发条件
当用户要求AI自主管理仓库、根据文档自我驱动开发时调用此技能。
工作流程
第一步:分析项目现状
- 读取并分析 README.md
- 识别所有功能需求和待实现项
- 扫描现有代码库,了解:
- 已实现的功能
- 项目结构和技术栈
- 当前代码质量
- 缺失或未完成的功能
第二步:需求分析与优先级排序
- 根据README中的需求列表,为每个需求分配优先级
- 高优先级:核心功能、用户最需要的功能
- 中优先级:增强功能
- 低优先级:锦上添花的功能
- 识别技术债务和优化机会
- 制定开发计划
第三步:任务执行
对于每个高优先级需求:
- 使用 TodoWrite 创建任务列表
- 分析需求,设计实现方案
- 编写/修改代码
- 运行测试和验证
- 标记任务完成
第四步:优化阶段
- 代码审查:检查代码质量、一致性、安全性
- 性能优化:识别性能瓶颈并优化
- 架构优化:重构不合理的设计
- 文档完善:确保代码和注释清晰
第五步:迭代循环
- 评估当前完成度
- 识别剩余问题和改进空间
- 如果仍有优化空间,回到第二步继续迭代
- 当满足停止条件时退出
停止条件
当以下条件全部满足时,认为已彻底优化完成:
-
功能完整性
- README中所有核心需求已实现
- 所有主要功能可正常运行
- 关键路径测试通过
-
代码质量
- 代码风格统一
- 无明显的代码异味(Code Smell)
- 无重复代码
- 适当的抽象和模块化
-
错误处理
- 关键路径有错误处理
- 输入验证完善
- 边界情况处理得当
-
性能表现
- 无明显的性能瓶颈
- 资源使用合理
- 响应时间可接受
-
安全性
- 无明显的安全漏洞
- 敏感数据妥善处理
- 输入经过清理和验证
-
可维护性
- 代码结构清晰
- 命名规范
- 逻辑易懂
执行原则
- 自主决策:遇到不明确的地方,选择最合理的方案并继续
- 持续优化:每次迭代都要改进,不能只是简单完成
- 验证优先:每完成一个功能都要验证其可用性
- 渐进增强:先保证基本功能可用,再逐步优化
- 记录决策:重要的架构决策和技术选择要记录下来
工具使用指南
- TodoWrite:必须使用来跟踪所有任务
- SearchCodebase/Grep:分析代码库时频繁使用
- Read/Write/SearchReplace:实现功能时使用
- RunCommand:运行测试、构建、验证
- AskUserQuestion:仅在必要时询问,尽量自主决策
- manage_core_memory:记录重要的项目知识和决策
示例执行记录
执行过程中需要记录:
- 每次迭代完成了什么
- 遇到的问题和解决方案
- 下一步计划
- 当前优化进度
注意事项
- 不要一次性修改太多文件,分批进行
- 每次修改后都要验证不影响现有功能
- 保持代码风格与项目一致
- 遵循项目的现有模式和约定
- 使用项目已有的库和工具,不要随意引入新依赖
