技能介绍

要解决的工程问题

AI Agent 接手任务时最常见的失败方式不是能力不足，而是带着未经检查的假设一路执行到底：悄悄补全模糊需求、在多种互相矛盾的解释里挑一个就跑、顺手重构无关代码，最后用一句“看起来没问题”宣布完成。错误假设每向前推进一步，返工成本就高一截。

技能如何工作

这是一个元技能（meta-skill）：不替代具体工作流，而是按开发阶段分发工作流。先判断当前处于哪个阶段——Define、Plan、Build、Verify、Review、Ship——再调用对应技能。技能可以串联使用，比如完整特性走 spec-driven-development → planning-and-task-breakdown → incremental-implementation → test-driven-development → code-review-and-quality → code-simplification → shipping-and-launch；而一个 bug 修复可能只需三步。

无论激活哪个技能，六条核心行为始终生效：

Surface Assumptions：动手前显式声明假设，不默默补全模糊需求。
Manage Confusion Actively：遇到矛盾先停下来，点明具体困惑，提出澄清问题并等待回应。
Push Back When Warranted：直接指出方案问题，量化具体代价（比如延迟增加多少），给出替代方案，而不是当应声虫。
Enforce Simplicity：收尾前自问能不能用更少的代码完成，抽象值不值得它带来的复杂度。
Maintain Scope Discipline：只碰与任务相关的代码，不顺手清理无关模块，不擅自删除“看起来没用”的代码。
Verify, Don't Assume：每个任务必须通过验证步骤——测试、构建输出、运行时数据才是证据，“感觉对”不算完成。

适用边界

这是一套过程约束，不是判断力的替代品。技能规则本身也强调：任务不简单且没有 spec 时，应先用 spec-driven-development 明确需求与验收标准。这套流程面向标准特性开发；对简单明确的任务不必走完整序列，但验证不可跳过。当流程要求与项目的实际约束（兼容要求、截止时间）冲突时，由人基于完整信息做最终决定——技能提供信息和取舍，不替人决策。