用户输入
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$ARGUMENTS
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大纲
- •
设置: 从仓库根目录运行
.specify/scripts/powershell/setup-plan.ps1 -Json并解析 JSON 以获取 FEATURE_SPEC、IMPL_PLAN、SPECS_DIR、BRANCH。对于参数中的单引号，如 "I'm Groot"，请使用转义语法：例如 'I'''m Groot'（或者如果可能的话使用双引号："I'm Groot"）。 - •
加载上下文: 读取 FEATURE_SPEC 和
.specify/memory/constitution.md。加载 IMPL_PLAN 模板（已复制）。 - •
执行计划工作流程: 遵循 IMPL_PLAN 模板中的结构来：
- •填写技术上下文（将未知项标记为"需要澄清"）
- •从章程中填写章程检查部分
- •评估门禁（如果有未正当化的违规则报错）
- •阶段 0: 生成 research.md（解决所有"需要澄清"）
- •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
- •
停止并报告: 命令在阶段 2 规划后结束。报告分支、IMPL_PLAN 路径和生成的工件。
阶段
阶段 0: 大纲与研究
- •
从上述技术上下文中提取未知项:
- •对于每个"需要澄清" → 研究任务
- •对于每个依赖项 → 最佳实践任务
- •对于每个集成 → 模式任务
- •
生成并分发研究代理:
text对于技术上下文中的每个未知项: 任务: "研究 {未知项} 用于 {功能上下文}" 对于每个技术选择: 任务: "查找 {技术} 在 {领域} 中的最佳实践" - •
在
research.md中整合发现结果，使用格式:- •决策: [选择了什么]
- •理由: [为什么选择]
- •考虑的替代方案: [还评估了什么]
输出: 解决了所有"需要澄清"的 research.md
阶段 1: 设计与契约
前提条件: research.md 完成
- •
从功能规格中提取实体 →
data-model.md:- •实体名称、字段、关系
- •来自需求的验证规则
- •如适用的状态转换
- •
从功能需求生成 API 契约:
- •对于每个用户操作 → 端点
- •使用标准的 REST/GraphQL 模式
- •将 OpenAPI/GraphQL 模式输出到
/contracts/
- •
代理上下文更新:
- •运行
.specify/scripts/powershell/update-agent-context.ps1 -AgentType claude - •这些脚本检测正在使用的 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
- •运行
输出: data-model.md、/contracts/*、quickstart.md、代理特定文件
关键规则
- •使用绝对路径
- •如果检查点失败或存在未解决的澄清项，则报 ERROR