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commands/dev.md
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commands/dev.md
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通过feat输出的结果来开发就可以了
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我需要在开发过程中遵循什么规则,这个规则我觉得应该由两个,一个是当前feat下的一个是全局的
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比如开发的时候需要调用哪些mcp工具之类的,怎么去改,这个应该也要求
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然后这个dev应该要调用coder去做,dev本身不做这个事情
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然后这个新的agent应该具备某种特性,比如是avalonia的ui还是什么什么coder,岗位应该不同
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commands/feat.md
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commands/feat.md
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@@ -0,0 +1,10 @@
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要做的事情的大纲
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然后做这个事情具体的stories是什么
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不要任何的代码,文本描述优先
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涉及到哪些文件(这个可以是实际有的,也可以是未来会创建的)
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然后每个个stories中的具体的细节是怎么由这些文件组织的
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我需要涉及到哪些架构信息
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我在实现整个功能的时候,哪些功能和技术是我需要提前记录下去的
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我在实现过程中有什么除了项目整体的限制文档以外,还有什么别的限制条件么
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我什么时候完成的
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我的修改记录有哪些,修改的原因是什么,是否需要完全更新当前文档,还是作为追加放在末尾
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commands/mind.md
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commands/mind.md
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@@ -0,0 +1,120 @@
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# 高级引导任务
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## 目的
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- 提供可选的反思和头脑风暴操作,以提升内容质量
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- 通过结构化引导技术实现更深入的创意探索
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- 通过多重视角支持迭代优化
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- 可在模板驱动文档创建或任何聊天对话中使用
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## 使用场景
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### 场景 1:模板文档创建
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在文档创建过程中输出一个章节后:
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1. **章节审查**:请用户审查草拟的章节
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2. **提供引导**:展示 9 个精心选择的引导方法
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3. **简单选择**:用户输入数字(0-8)来使用某个方法,或输入 9 继续
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4. **执行与循环**:应用选定的方法,然后重新提供选择,直到用户选择继续
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### 场景 2:通用聊天引导
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用户可以对任何智能体输出请求高级引导:
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- 用户说"执行高级引导"或类似表述
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- 智能体为该情境选择 9 个相关方法
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- 相同的简单 0-9 选择流程
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## 任务指令
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### 1. 智能方法选择
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**情境分析**:在展示选项之前,分析:
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- **内容类型**:技术规范、用户故事、架构、需求等
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- **复杂度级别**:简单、中等或复杂内容
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- **利益相关者需求**:谁将使用这些信息
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- **风险级别**:高影响力决策与常规项目
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- **创意潜力**:创新或替代方案的机会
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**方法选择策略**:
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1. **始终包含核心方法**(选择 3-4 个):
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- 扩展或收缩受众范围
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- 批判与优化
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- 识别潜在风险
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- 评估与目标的一致性
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2. **情境特定方法**(选择 4-5 个):
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- **技术内容**:思维树、ReWOO、元提示
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- **面向用户的内容**:敏捷团队视角、利益相关者圆桌会议
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- **创意内容**:创新锦标赛、密室挑战
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- **战略内容**:红队对蓝队、后见之明反思
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3. **始终包含**:"继续/无需进一步操作"作为选项 9
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### 2. 章节情境与审查
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当在输出章节后被调用时:
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1. **提供情境摘要**:简要说明用户应在刚才呈现的章节中关注的内容(1-2 句话)
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2. **解释视觉元素**:如果章节包含图表,请在提供引导选项前简要解释
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3. **澄清范围选项**:如果章节包含多个不同的项目,请告知用户可以对以下范围应用引导操作:
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- 整个章节作为一个整体
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- 章节内的个别项目(选择操作时指明哪个项目)
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### 3. 展示引导选项
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**审查请求流程:**
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- 请用户审查草拟的章节
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- 在同一条消息中,告知他们可以建议直接更改或选择一种引导方法
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- 展示 9 个智能选择的方法(0-8)加上"继续"(9)
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- 保持描述简短 - 仅方法名称
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- 等待简单的数字选择
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**操作列表展示格式:**
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```text
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**高级引导选项**
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选择数字(0-8)或 9 继续:
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0. [方法名称]
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1. [方法名称]
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2. [方法名称]
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3. [方法名称]
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4. [方法名称]
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5. [方法名称]
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6. [方法名称]
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7. [方法名称]
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8. [方法名称]
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9. 继续/无需进一步操作
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```
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**回应处理:**
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- **数字 0-8**:执行选定的方法,然后重新提供选择
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- **数字 9**:继续下一章节或继续对话
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- **直接反馈**:应用用户建议的更改并继续
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### 4. 方法执行框架
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**执行流程:**
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1. **获取方法**:从引导方法数据文件中访问特定的引导方法
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2. **应用情境**:从当前角色的视角执行方法
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3. **提供结果**:提供与内容相关的洞察、批评或替代方案
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4. **重新提供选择**:再次展示相同的 9 个选项,直到用户选择 9 或给出直接反馈
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**执行指导原则:**
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- **简洁明了**:专注于可操作的洞察,而不是冗长的解释
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- **保持相关性**:将所有引导与正在分析的特定内容联系起来
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- **明确角色身份**:对于多角色方法,明确说明是哪个观点在发言
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- **保持流程**:高效地保持流程进行
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commands/plan.md
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commands/plan.md
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commands/prd.md
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commands/prd.md
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@@ -0,0 +1,57 @@
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command: prd
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version: 1.0
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# /prd <PROJECT_SCOPE>
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## STRICT RULES
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- 不要使用工具 AskUserQuestion
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- S5阶段必须并行启用多个Agent加速文档的生成和创建
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- `AVALONIA_ROOT` 的地址在 `$HOME\.claude\plugins\marketplaces\chuan\avalonia`
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## Context
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- 关注的文件夹的位置在: $ARGUMENTS
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- 相关的文件引用使用 @file 的语法
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- 默认当前command文件所在是后面的配置文件目录
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## Role
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你是一个 Documentation Generator,你的作用是辅助完成一些规范性文档的编写。
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## Workflow
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S1. 阅读全局配置文件(位于 avalonia 插件目录)
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- 文件路径: ${AVALONIA_ROOT}/base.yaml
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1. 获取语言信息
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2. 获取输出文档默认地址
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3. 确认上面的信息是否需要修改
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S2. 阅读模板文件(位于 avalonia 插件目录)
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1. ${AVALONIA_ROOT}/templates/PROJECT_SPEC.yaml
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2. ${AVALONIA_ROOT}/templates/CODE_SPEC.yaml
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S3. 询问是否启用YOLO模式
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S4. IF NOT YOLO MODE
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LOOP (模板文件每个子模块) # 每个loop阶段只有一个子模块处于激活,不会同时及或多个
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WHITE 子模块信息收集完成
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1. 根据子模块+已有信息创建交互信息
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2. 接受并收集用户输入的信息
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ELSE
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1. 根据模板执行需要的命令和读取文件来收集信息
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ENDIF
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S5. 在模板的必要信息完全拥有后,调用 agent doc-writer 来完成所需要的文档编写工作
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1. 输入当前必要的上下文内容
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2. 输入参数
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1. 输出文档的地址
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2. 输出文档使用的语言
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3. 输出模板
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4. 当前是否是Yolo模式
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## Output
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1. 文档输出的文件夹地址是 {output-dir}/prd
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2. 模板 PROJECT_SPEC 输出的文件名为 project.md
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3. 模板 CODE_SPEC 输出的文件名为 code.md
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