工程驾驭框架

要解决的问题

当 AI Agent 处理跨 3 个以上文件、多步骤或跨会话的任务时，容易出现上下文漂移、误判已有行为、引入回归和计划过度细化等问题。尤其在陌生代码库或生产系统中，直接开始实现往往会让小改动变成难排查的故障。

工作方式

该技能要求先建立仓库事实，再规划、再编码：

• 侦察：读取 CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursor/rules 等说明，检查 git status 与近期日志，读取 progress.md 或 feature_list.json。
• 规划：识别入口、数据流、模块边界、不变量和验证面，把任务拆成可验证、可回滚的原子步骤。
• 执行：每次改动前重读目标代码，优先采用增量式修改，控制公共接口、数据格式、依赖和构建配置的变更范围。
• 验证：运行 lint、测试或真实请求；UI 任务用浏览器自动化或截图确认，不能只靠代码审查。
• 复盘：以评审、QA 和架构师视角检查边界条件、静默失败、契约破坏与系统一致性。

适用边界

它适合大型重构、多会话功能开发、复杂集成和高风险修改；对单文件修复、纯文档变更或简单配置调整不必使用。使用时应遵循仓库既有约定，并保持 feature list 只追加状态、不弱化验收标准。