跳到正文
cccskills
免费在 GitHub 公开

spec-driven-development

Specification creation and management for the Pilot Shell methodology. Covers semantic search, clarifying questions, structured spec generation, and iterative refinement.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

查看安装方法

包含的文件(2)

  • SKILL.md1.8 KB
  • README.md657 B

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

  • Search for files and code related to the task description
  • Identify existing patterns that the spec should follow
  • Map the impact area of proposed changes
  • Generate SEARCH-CONTEXT.md with findings

2. Clarifying Question Resolution

  • Identify ambiguities in the task description
  • Generate targeted clarifying questions
  • Resolve assumptions with explicit choices
  • Document decisions for traceability

3. Spec Generation

  • Structure specs with: title, goals, tasks, acceptance criteria
  • Decompose into atomic, testable tasks
  • Define dependency graphs between tasks
  • Include rollback plans and risk assessments
  • Generate SPEC.md document

4. Iterative Refinement

  • Accept plan-reviewer feedback
  • Apply revision requests by severity
  • Refine task decomposition
  • Update acceptance criteria

Spec Structure

# Specification: [Title]

## Goals
- [ ] Goal 1 with measurable outcome

## Tasks
### Task 1: [Description]
- **Acceptance Criteria**: ...
- **Test Strategy**: RED->GREEN->REFACTOR
- **Complexity**: low/medium/high
- **Dependencies**: [task-ids]

## Assumptions
- Assumption 1 (validated: yes/no)

## Risks
- Risk 1: Mitigation strategy

评价

还没有评价。欢迎分享你的使用感受。

评论

无需登录即可发表。欢迎分享使用感受、提问,或说明在哪些环境下无法运行。

还没有评论。来写第一条吧。

提交后会立即公开。请勿填写邮箱、电话等个人信息。URL 最多 2 个。

0 / 1000 字

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

同一仓库的技能

Provide implementations of advanced data structures

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新

Fresh adversarial code review with binary PASS/FAIL verdicts, evidence citations, and anchoring bias prevention via fresh reviewer spawning.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新

WASM-based instant code transforms for simple tasks, achieving 352x speedup over LLM inference with zero cost.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新

Coordinate Crew (persistent) and Polecat (transient) agents using Gas Town's hook-based work distribution and GUPP principle.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新

Generate visual representations of algorithm execution

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新

Hierarchical coordination and drift detection with frequent checkpoints, shared memory coherence validation, role specialization enforcement, and short task cycles.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

a5c-ai/babysitter18612026年9月17日 更新

查看 a5c-ai 的全部技能

报告此技能的问题