技能介绍

解决需求落地与代码验证的断层

在复杂的工程实践中，直接把产品需求扔给 AI 编码助手往往会导致代码偏离预期。开发者常面临两个具体问题：一是缺乏结构化的实施计划，导致 AI 在写代码时“盲目前行”；二是缺少客观的验证手段，代码是否真正满足需求全凭肉眼观察。当需求变更或出现 Bug 时，缺乏闭环的排查与修复机制会让迭代陷入泥潭。这个技能旨在编码开始前，填补从抽象需求到可执行验证之间的断层。

PRPs 代理引擎的核心工作流

该技能引入了 PRPs（Product Requirements Prompts）代理引擎，将需求转化为 Claude Code 可理解并执行的结构化指令。其核心工作流包含以下关键步骤：

生成实施计划：在动手写代码前，AI 会先输出详细的产品需求文档（PRD）和分阶段的实施计划，确保开发路径清晰。
构建验证循环：为每个阶段定义 Executable commands（可执行命令），让 AI 能够通过运行测试或脚本来客观验证自身的工作成果，而不是仅仅依赖逻辑推理。
并行阶段执行：利用 separate worktrees（独立工作树）支持并发执行无依赖的阶段，从而大幅缩短长周期任务的反馈时间。
自主排查与修复：当验证失败或遇到 Issue 时，AI 能够自动触发调查流程，分析根因并执行修复循环，直到通过验证。

适用边界与工程注意事项

虽然该技能能显著增强开发过程的可控性，但在实际应用中仍需注意以下几点：

需求输入的质量：PRPs 引擎的表现高度依赖初始需求描述的清晰度。模糊的需求会导致生成无效的计划和验证命令。
验证命令的准确性：Executable commands 必须能够真实反映需求达成情况。如果验证脚本本身存在逻辑漏洞，AI 可能会陷入“错误修复”的死循环。
环境依赖：该技能深度绑定 Claude Code 的运行环境，需要确保终端权限、文件系统状态以及外部依赖库已正确配置，以便 AI 能够顺利执行验证和并行任务。