Name: local-development-workflow
Author: xxih

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Local Development Workflow

这个 skill 解决的是“本地开发阶段应该按什么顺序推进”。它不替代具体原子能力，而是把方案、研究、实现、质量门禁和收尾串成一条默认主线，减少跳步、漏步和阶段混乱。

何时使用

你准备开始一个本地 coding 任务
你已经在实现，但需要回到一条稳定主线
你不确定当前该先做 TDD、review、verify 还是 finish
你想把本地开发阶段和远端 PR 生命周期明确分开

不适用：

当前只是在处理远端 PR、comments、checks 或 merge
只是极小的纯文案修改
只是一次性研究，没有实现与收尾动作

产物

每次使用本 skill，默认优先交付以下最小集合：

当前阶段判断
- 当前处在主线哪一步
- 下一步应该进入什么阶段
阶段入口条件
- 为什么现在能进这一阶段
- 为什么还不能跳到后面
本地收尾结论
- 是否需要 local review
- verify 是否已有 fresh evidence
- 是否可以进入 finish

默认主线

本地开发默认按下面这条主线推进：

方案 / plan -> search-first -> TDD -> 实现 -> alignment -> 必要时 local review -> verify -> finish

只有当本地主线已经推进到可收尾、可发 PR 或可本地合回时，才交给远端 PR 生命周期继续处理。

工作流

先判断当前阶段
- 当前是在方案、研究、实现、review、verify 还是 finish
- 如果当前动作跳步，先回到缺失阶段补齐
进入方案 / plan
- 先明确目标行为、范围、非目标和验收口径
- 复杂任务优先建立稳定任务容器
进入 search-first
- 先搜本地现有实现、测试和相近模式
- 再决定是 adopt、adapt 还是 build
进入 TDD
- 行为变化先写失败测试
- 看到失败后，再写最小实现
推进实现
- 只完成当前 plan 覆盖的最小实现
- 不顺手扩 scope
处理 alignment
- 出现偏差、变更、缺失、歧义时，先回写正式记录
- 不把口径变化只留在对话里
判断是否触发 local review
- 只有命中触发条件时才进入独立 review
- 否则做认真自审后进入 verify
执行 verify
- 先拿到 fresh verification evidence
- 没有 fresh evidence，就不能宣称 ready
进入 finish
- 只有在验证成立后，才决定 merge、push + PR、保留或丢弃

Local Review 判定

local review 不是每次都强制执行，只在以下情况触发：

架构改动
跨多个模块的耦合改动
高风险 bugfix
大 diff
测试表达不足但行为变化明显
合并前总审

未命中触发条件时，底线仍然是：

一次认真自审
一次 fresh verify

决策约束

没有足够清晰的 plan，不进入实现
没有 search-first 结论，不轻易新写抽象
没有失败测试，不写行为变化相关生产代码
发生口径变化时，不只改对话，要同步正式记录
没有 fresh verification evidence，不做完成宣称
local review 是条件触发，不是一刀切强制动作
finish 负责收尾，不替代 review 和 verify

渐进加载

按当前需要读取参考文档：

主线定义：references/default-local-development-workflow.md
review 触发规则：references/local-review-trigger-rules.md

搭配边界

方案 / 对齐：nanospec、spec-driven
研究：search-first
TDD / review / verify：quality-workflows
分支与 worktree 收尾：git-workflows
远端 PR 生命周期：github-workflows

Install local-development-workflow and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

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