writing-plans
Solid用于在编辑代码前创建、审查或修订多步骤实施、缺陷修复或变更计划。
AI & Automation 48 stars
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Quality Score: 85/100
Stars 20%
Recency 20%
Frontmatter 20%
Documentation 15%
Issue Health 10%
License 10%
Description 5%
Skill Content
# 写实施计划
写一份帮助人作出正确决定的计划,而不是把代码操作逐条抄出来。默认假设读者没有相关专业背景,不了解项目内部结构、技术术语或行业惯例;计划既要保留准确的专业判断和建议,也要先让普通读者理解究竟发生了什么、为什么值得解决、准备怎样改善、怎样算完成。
开始前,简要说明正在使用 `writing-plans` 来整理实施计划。
## 工作原则
- 以本次读取到的 `SKILL.md` 为当前规则来源。会话里更早出现的计划模板和现有旧计划只作为事实材料,不自动继承其结构。
- 先用零背景读者能理解的方式说明发生了什么,再给出专业判断、目标和改进方向,最后才补充必要的技术细节。
- 用日常语言解释业务行为和用户感受;首次出现技术术语时说明它的作用。
- 把计划写成“要解决什么、为什么这样做、完成后有什么变化”,而不是“在第几行写什么代码”。
- 代码、伪代码、完整文件路径和命令都不是默认内容。只有它们能澄清接口约定、数据转换、关键边界或验证方法时才保留。
- 不用代码示例替代解释;任何技术补充之前都必须已有对应的白话说明。
- 只规划当前需求需要的最小改动。避免为展示完整而堆砌 TDD 步骤、提交步骤、框架细节或无关的重构。
## 让零背景读者先看懂
在专业分析之前,先写一段独立的通俗解释,帮助第一次接触该领域的读者建立正确直觉:
1. 用一句不依赖专业术语的话说明究竟发生了什么,以及它造成的直接影响。
2. 优先选择日常生活中常见的目标或场景作类比,例如排队取号、寄送包裹、门锁与钥匙、填写表格、整理账本或按地址送货。
3. 明确说明类比中的人物、物品或动作分别对应实际问题中的什么,不能只讲故事而不建立对应关系。
4. 给出一个具体的“现在会怎样—改进后会怎样”例子,让读者看到可观察的变化。
5. 类比用于辅助理解,不能代替专业判断。类比会歪曲问题时,改用具体场景直接解释,不为了形式强行编造比喻。
6. 不使用“很简单”“显然”“大家都知道”等可能排斥零背景读者的表达,也不通过幼稚化语气降低专业准确性。
## 先理解再落笔
1. 阅读需求、现有行为和相关约束,确认问题确实存在。
2. 先形成通俗解释:一句话结论、合适的生活类比或具体场景、与实际问题的对应关系,以及改变前后的差别。
3. 再用专业语言准确描述现状、受影响的人或场景,以及不处理的后果。无法确认根因时,明确写为待验证的假设。
4. 明确目标、非目标和成功标准;不要把实现手段误写成目标。
5. 选择能以最小范围达到目标的改进方向,并说明它为何有效,以及这项改变对普通用户意味着什么。
6. 仅在需要时补充涉及的模块、文件、依赖、风险和验证方式。
## 计划深度
- **低风险或文档类改动**:写问题、目标、改进方向、范围和完成标准即可;用 2–4 项概括实施顺序。
- **中等风险改动**:额外说明受影响的组件、关键行为变化、验证方法和需要确认的假设。
- **高风险、跨模块、安全或数据改动**:额外说明依赖顺序、兼容性、失败后的恢复方式、非目标和验证矩阵。
风险等级决定需要解释多少决策、边界和验证,不决定步骤必须拆得多细。不同风险等级都保留通俗解释;简单任务可以写得很短,但不能只剩专业术语。高风险计划也不默认展开成逐文件、逐测试、逐提交的操作脚本;不要因为正在写计划,就把改动扩充成一份冗长的技术设计书。
## 防止回归旧模板
默认使用本 Skill 的“问题优先”结构。只有用户明确要求可直接照着逐步执行的实施级计划时,才增加任务、文件或命令细节;即使如此,也...
Details
- Author
- huangwb8
- Repository
- huangwb8/skills
- Created
- 8 months ago
- Last Updated
- today
- Language
- Python
- License
- MIT
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