Trae 项目看板

解决的核心问题

AI 编码会话常在多轮后出现"断片"：开发者无法快速回溯上次完成了什么、当前还有哪些待办、被什么卡住。传统做法是靠人工翻聊天记录或写笔记，既低效又容易遗漏关键上下文。Trae Kanban Skill 把这种"会话记忆维护"变成自动化流程——通过扫描本次会话中的进展信号，生成结构化的项目控制面文件，让下一次开发启动时能直接"读档"。

技能如何工作

核心能力

该技能围绕三个关键能力设计：

• 进展信号提取：从对话历史中自动识别完成信号（如"已完成""测试通过"）、阻塞信号（如"API 未就绪"）和决策变更（如"改用方案 B"），将非结构化的会话内容映射到结构化的 todo 和 gate。
• 状态增量更新：所有状态变更通过 .trae/state.json 实现幂等更新——按 phase 编号匹配、按 todo id 去重，不覆盖历史阶段，确保真相源的可靠性。
• 多视图生成：自动生成 boot-packet.md（500 字以内的接续包）、project_summary.md（人类可读看板）和 project_memory.md（开发约定与看板规则），满足机器接续和人类阅读的双重需求。

关键步骤

技能执行流程严格遵循"分析→确认→更新→生成"的闭环：

1. 确定项目根目录：优先通过 git rev-parse 定位主仓库或 worktree 的根路径，避免依赖终端当前目录，防止路径漂移。
2. 扫描进展信号：逐条回溯对话历史，提取完成/阻塞/变更信号，匹配 state.json 中当前 phase 的 frontier todo，识别新 gate 和 lessons。
3. 进展确认：在正式更新前向用户展示提取结果摘要（如"✅ 确认完成 3 项"），等待用户确认后再继续。
4. 更新与生成：增量更新 state.json，全量生成 boot-packet.md 和 project_summary.md，同步 project_memory.md 到项目根目录和 TRAE 记忆目录。

适用边界与注意点

依赖 git 仓库结构

技能通过 git rev-parse 定位项目根目录，非 git 仓库会回退使用当前目录，但可能因路径不一致导致 state.json 写入位置错误。建议在 git 仓库中使用，或手动确认 PROJECT_ROOT 值。

信号提取依赖关键词

进展信号识别依赖自然语言中的关键词（如"完成""阻塞"），若开发者使用非常规表述（如"搞定了"），可能无法准确提取。此时需手动补充到 project_memory.md 的"开发流程"章节。

部分完成需特别标注

若任务只完成一部分，AI 应明确标注"已完成的部分"和"剩余部分"，否则该任务不会被标记为 terminal，仍会留在 frontier 中。技能通过"动作词 + 文件路径 + 验证方式"的三段式输出规范确保可提取性。

真相源单一性

.trae/state.json 是唯一的真相源，其他文件（如 boot-packet.md）均为其视图，不可反向修改。技能通过"生成时全量覆盖"的机制保证视图一致性，但手动修改视图文件后需重新执行技能以恢复同步。