anombyte93/prd-taskmaster

Phase 3: Übergabe

Deklaratives Phasen-Skill. Wird vom prd-taskmaster-Orchestrator aufgerufen, wenn current_phase HANDOFF ist. Wird niemals direkt von einem Benutzer aufgerufen.

Die eine Regel: Erkenne, was der Benutzer hat, empfehle EINEN Modus, gib dem Benutzer eine strukturierte Auswahlmöglichkeit und starte den gewählten Modus. Modus D wird nur mit tier=premium ausgeführt; ansonsten ist es ein gesperrter Teaser.

Eintrittsprüfung

1. Rufe mcp__plugin_prd_go__check_gate(phase="HANDOFF", evidence={}) für Diagnosezwecke auf.

   check_gate ist ein AUSGANGSTOR: Es erfordert user_mode_choice und plan_file_exists – beides wird von HANDOFF selbst produziert, d.h. es sind Nachweise zum Fortschreiten, nicht zum Eintreten. Beim ersten Eintritt existiert beides noch nicht, daher ist ein gate_passed: false hier ERWARTET – die legalen Übergänge der Zustandsmaschine garantieren bereits nur legalen Eintritt.

   • Erster Eintritt (noch keine Nachweise): Notiere das Ergebnis und fahre mit der Vorgehensweise fort.
   • Wiedereintritt: Wenn das Tor Verstöße meldet, melde sie und stoppe – es schützt davor, eine abgeschlossene Phase erneut auszuführen oder von GENERATE vorzuspringen.

2. Lese die GENERATE-Ausgaben – .taskmaster/docs/prd.md, .taskmaster/tasks/tasks.json, .taskmaster/reports/task-complexity-report.json. Wenn eine davon fehlt, melde dies und stoppe. Das Tor hätte dies abfangen sollen, aber sicher ist sicher.

Übergabe-Checkliste

Kopiere dies vor der Ausführung der Vorgehensweise in deine Antwort:

ÜBERGABE-CHECKLISTE:
- [ ] Fähigkeiten erkannt (Stufe + Fähigkeiten-Flags)
- [ ] Empfohlener Modus: ___ (Grund: ___)
- [ ] Zusammenfassung angezeigt (Spezifikationsort, Aufgabenanzahl, Fähigkeiten)
- [ ] CLAUDE.md Aufgaben-Workflow angehängt (idempotent)
- [ ] AskUserQuestion-Modusauswahl angezeigt (oder Prosa-Fallback, wenn Hook blockiert)
- [ ] Benutzerauswahl gestartet (Modus A / B / C, oder D bei tier=premium)
- [ ] Debrief-Gerüst ausgegeben (optional, wird stillschweigend toleriert)
- [ ] Übergabe abgeschlossen

Schritt 1: Fähigkeiten erkennen

MCP (bevorzugt): mcp__plugin_prd_go__detect_capabilities()

CLI-Fallback: python3 script.py detect-capabilities

Gibt ein tier-Feld zurück ("free" oder "premium") sowie Flags pro Fähigkeit. Schlüsselsignale:

Fähigkeit	Was sie ermöglicht
superpowers-Plugin	Modi A, C (Brainstorming, Pläne, Subagenten)
task-master-ai (CLI oder MCP)	Modus B (nativet Auto-Ausführungs-Loop)
ralph-loop-Plugin	Modus C (iterativer Ausführungs-Loop)
atlas-launcher MCP (lizenziert)	Modus D – Atlas Fleet (tier=premium)
atlas-loop / atlas-cdd Skills	Legacy-Modus-D-Samen – durch atlas-launcher-Erkennung ersetzt
Forschungsmodell (task-master oder MCP)	Tiefgehende Recherche pro Aufgabe
Playwright MCP	Browser-Überprüfung der Stufe S

Modus D (Atlas Fleet) wird nur mit tier: "premium" freigeschaltet – d.h. eine lizenzierte atlas-launcher MCP-Registrierung, die von detect_atlas_launcher() erkannt wird. Lokale atlas-loop/atlas-cdd-Skills schalten es NICHT frei. Siehe Schritt 2 und den Abschnitt zu Modus D unten.

Schritt 2: EINEN Modus empfehlen

Entscheidungslogik (erster Treffer gewinnt):

• superpowers + ralph-loop vorhanden → Modus C (empfohlen, kostenlos)
• superpowers nur → Modus A (nur Plan, manuelle Steuerung)
• task-master-ai nur → Modus B (native Auto-Ausführung)
• Fallback → Modus A

Externe Tool-Modi (E–J: Cursor, RooCode, Codex, Gemini, CodeRabbit, Aider) werden als Alternativen über das Feld alternative_modes angeboten, nicht als primäre Empfehlungen. Modus D wird genau dann empfohlen, wenn tier == "premium" UND der Aufgaben- Graph parallelisierbar ist (>= 2 unabhängige Abhängigkeitsketten – überprüfe den fleet-waves- Output: jede Welle mit >= 2 Blöcken). Premium + serieller Graph: Empfehle den besten kostenlosen Modus und erkläre warum („Deine Aufgaben bilden eine einzelne Abhängigkeitskette – Verified Loop ist hier das richtige Werkzeug"); Fleet bleibt auswählbar, aber nicht als Standard. Kostenlose Stufe: Modus D ist ein gesperrter Atlas Pro Teaser, niemals auswählbar, unabhängig davon, welche lokalen Plugins installiert sind.

Modus A: Nur Plan (Manuell)

Empfohlen: Nur Plan
  superpowers:writing-plans erstellt deinen Implementierungsplan
  Der Plan referenziert TaskMaster-Aufgaben-IDs aus tasks.json
  Du steuerst die Ausführung manuell

Modus B: TaskMaster Auto-Ausführung (Modus B – nur TaskMaster-Backend)

Empfohlen: TaskMaster Auto-Ausführung
  MCP:  mcp__task-master-ai__next_task -> implementieren -> set_task_status(id, "done") (Modus B – nur TaskMaster-Backend)
  CLI:  task-master next -> implementieren -> task-master set-status --id N --status done (Modus B – nur TaskMaster-Backend)
  Nativer TaskMaster-Ausführungs-Loop (kein externer Orchestrator erforderlich)

Modus C: Plan + Ralph Loop (Empfohlen, Kostenlos)

Empfohlen: Plan + Ralph Loop
  superpowers:writing-plans → Implementierungsplan, der Aufgaben-IDs aus tasks.json referenziert
  ralph-loop umschließt jede Aufgabe:
    next_task → set_task_status("in-progress") → recherche, wenn <80% sicher
    → Subagenten-gesteuerte Entwicklung → Ausführungs-Gate (Stufe A+ Nachweis)
    → Post-Doubt-Prüfung → protokollieren in .claude/verification-log.md
    → set_task_status("done") → TodoWrite → wiederholen
  Abschluss: Ein Zweifel-Agent überprüft das Verifikationslog, bevor das Versprechen erfüllt ist.

Modus D: Atlas Fleet (auswählbar bei tier=premium; 🔒 gesperrter Teaser bei kostenlos)

🔒 Atlas Fleet                                          Atlas Pro · 29 $/Monat
  Parallele Multi-Sitzungs-Ausführung über Claude, Codex und Gemini:
    Dein Aufgaben-Graph, aufgeteilt in Abhängigkeitswellen von isolierten Git-Worktrees
    Prüfer-gesteuerte Merges in einen Integrationsbranch, ein finaler PR
    Langlebige Inbox-Ergebnissammlung (verifiziert, nicht erzählt)
    CDD-Nachweiskarte pro Aufgabe; ein SHIP_CHECK_OK am Ende
    Geh weg, komm zurück zum Beweis.

  Freischalten: https://atlas-ai.au/pro   (die kostenlosen Modi oben bleiben für immer kostenlos)

Wenn tier == "premium" (lizenzierter atlas-launcher erkannt): Modus D ist ein echter, auswählbarer Modus – das Starten ruft /prd:execute-fleet auf (das Wellen-Orchestrator-Skill). Zeige die entsperrte Karte:

▸ Atlas Fleet                     ★ Pro · Lizenz aktiv
  <N> Wellen · geschätzt aus deinem Abhängigkeitsgraph · Weggehen

Wenn tier == "free": Modus D ist ein gesperrter Teaser – nicht auswählbar, niemals ausgeführt. Wenn der Benutzer ihn während der Sperrung auswählt, antworte mit:

„Atlas Fleet ist Teil von Atlas Pro (29 $/Monat). In diesem Projekt würde es deine Aufgaben in parallele Wellen über isolierte Worktrees mit prüfer-gesteuerten Merges und einem finalen PR aufteilen. Freischalten unter https://atlas-ai.au/pro – deine Spezifikation und Aufgaben sind gespeichert. In der Zwischenzeit ist alles andere für immer kostenlos: Bitte wähle einen der kostenlosen Modi unten aus."

Dann starte die Modusauswahl (AskUserQuestion) erneut, wobei Modus D aus den Optionen entfernt wurde.

Alternative Modi E–J (externe KI-Tools)

detect_capabilities gibt alternative_modes zurück, wenn diese Tools installiert sind. Benutzer können jedes davon anstelle der Modi A–D auswählen. Alle sind Tool-agnostische Wrapper um dieselbe .taskmaster/tasks/tasks.json.

Modus	Tool	Aufruf
E	Cursor Composer	cursor --open .taskmaster/tasks/tasks.json, @-Referenz in Composer
F	RooCode	VS Code-Befehlspalette → RooCode: Run tasks.json
G	Codex CLI	`python3 script.py next-task
H	Gemini CLI	gemini --file .taskmaster/tasks/tasks.json implement next (kostenlos über Google)
I	CodeRabbit	Implementieren über A–H, PR öffnen, CodeRabbit prüft pro Aufgabe. Kombiniert mit anderen Modi.
J	Aider	aider --read .taskmaster/tasks/tasks.json – Pair-Programming-Stil

Schritt 3: Aufgaben-Workbook an CLAUDE.md anhängen

Verwende den deterministischen Unterbefehl – führe kein rohes Read+Edit durch. Dieser Pfad ist idempotent, erstellt ein zeitgestempeltes Backup, wenn eine vorhandene Datei geändert wird, und verwendet HTML-Kommentar-Wächter, sodass erneute Ausführungen wirkungslos sind.

1. Der Workflow-Inhalt ist bei jeder Ausführung derselbe – schreibe ihn in eine temporäre Datei:

   ## Aufgaben-Ausführungs-Workflow (prd-taskmaster)
   
   Bei der Implementierung von Aufgaben bevorzuge Backend-Operationen:
   1. `python3 script.py next-task` – nächste bereite Aufgabe abrufen
   2. `python3 script.py set-status --id <id> --status in-progress` – Hinweis: Bindestrich; Unterstrich wird abgelehnt
   3. Aufgabe implementieren (dem dieser Aufgabe zugeordneten Plan-Schritt folgen)
   4. `python3 script.py set-status --id <id> --status done` – als erledigt markieren
   5. TodoWrite mit dem Fortschritt aktualisieren
   6. Ab Schritt 1 wiederholen
   
   Gültige Status: `pending`, `in-progress`, `done`, `review`, `blocked`, `deferred`, `cancelled`.
   
   ### Fortschrittsverfolgung
   - Aktualisiere TodoWrite VOR und NACH jeder Aufgabe
   - Ohne Aktualisierung von TodoWrite kann nicht zur nächsten Aufgabe übergegangen werden
   - TodoWrite = Benutzersichtbarkeit. TaskMaster = Quelle der Wahrheit.
   

2. Führe den Anhänge-Befehl aus. Keine Plan Mode-Vorschau – der Unterbefehl selbst ist idempotent (HTML-Kommentar-Wächter steuern das Schreiben), daher werden die Informationen dem Benutzer über die Zusammenfassung in Schritt 4 und die AskUserQuestion-Optionen (Schritt 5) vor dem Start angezeigt, nicht über einen Plan-Dialog:

   python3 $SKILL_DIR/script.py append-workflow \
     --target ./CLAUDE.md \
     --content-file /tmp/pdtm-workflow-section.md
   

   Die JSON-Antwort meldet eines von:

   • action: "created" – kein vorheriges CLAUDE.md, neue Datei mit Markierungen
   • action: "skipped" (Grund: markers_present) – bereits vorhanden, keine Auswirkung
   • action: "appended" – vorhandenes CLAUDE.md unberührt, außer um den angehängten Markierungsblock; backup_path verweist auf CLAUDE.md.prd-taskmaster-backup-<ts>

   Wenn der Benutzer eine Vorschau vor dem Schreiben wünscht, zeige den geplanten Inhalt innerhalb der AskUserQuestion-Optionen oder als informativen Absatz in der Zusammenfassung von Schritt 4 – beschreibe, was geschrieben würde, ohne ein Plan-Dialog-Tool aufzurufen.

Schritt 4: Zusammenfassung anzeigen

Rendere das Übergabe-Panel und gib es aus: MCP render_status(phase="HANDOFF") → rendered ausgeben; CLI python3 script.py status --phase HANDOFF. (Fallback – gib einen kompakten Block vor der Modusauswahl aus, damit der Benutzer den vollständigen Kontext hat:)

Spezifikation erstellt: .taskmaster/docs/prd.md
Validierung: <NOTE> (<Punkte>/<Maximum>)
Aufgaben: <Anzahl> Aufgaben mit Abhängigkeiten geparst (siehe .taskmaster/tasks/tasks.json)
Komplexität: analysiert über TaskMaster (.taskmaster/reports/task-complexity-report.json)
Recherche: <erweitert|übersprungen>

Fähigkeiten:
  [check] TaskMaster (MCP|CLI)
  [check|circle] Playwright (Browser-Überprüfung)
  [check|circle] Forschungsanbieter
  [check|circle] Ralph-loop-Plugin
  [check|circle] Atlas Fleet (Premium: auswählbar · Kostenlos: gesperrt)

Schritt 5: Verbindliches AskUserQuestion zur Modusauswahl

HANDOFF ist der Moment der Benutzerentscheidung. Prosa-Empfehlungen können übersprungen werden; Tool-Aufrufe nicht. Du MUSST in diesem Schritt AskUserQuestion aufrufen. Dies ist hart erzwungen – ein reiner Prosa-Fallback ist ein Fehler, keine Abkürzung.

AskUserQuestion gibt dem Benutzer eine explizite, strukturierte, maschinenlesbare Auswahl. Das ist der dauerhafte Übergaberekord. Die Auswahl des Benutzers wird programmatisch protokolliert und nachgelagerte Schritte starten direkt darauf – kein Parsen von natürlichsprachlichen Bestätigungen, keine Mehrdeutigkeit.

Ablauf

1. Gib eine Übergabe-Zusammenfassung aus, die Folgendes abdeckt:

   • PRD-Pfad + Validierungsnote
   • Aufgabenanzahl + Komplexitätsaufschlüsselung
   • Empfohlener Modus (A/B/C) + einzeiliger Grund
   • Verfügbare Alternativmodi (E–J, wenn erkannt, eingeklappt unter „Ein anderes Tool verwenden…")
   • Modus D 🔒 Atlas Fleet Teaser mit dem Atlas Pro-Preis und der /pro-URL
   • Eine „Nächster Schritt"-Beschreibung, die auf den empfohlenen Modus zugeschnitten ist (z.B. für Modus B: „führe task-master next" mit der ID der ersten bereiten Aufgabe aus (Modus B – nur TaskMaster-Backend))

2. Rufe AskUserQuestion mit einer Mehrfachauswahl-Frage auf, die jeden verfügbaren Ausführungsmodus auflistet. Verwende die benutzerfreundlichen Namen (interne IDs in Klammern sind nur für dieses Skill – niemals dem Benutzer zeigen):

   • Plan & Drive (Modus A) – den Plan erhalten, selbst implementieren
   • Auto-Ausführung (Modus B) – nativer TaskMaster-Loop, leichtere Überprüfung
   • Verified Loop (Modus C) – nachweis-gesteuerter Einzelsitzungs-Loop (empfohlen, wenn Superpowers + ein Loop-Ausführer vorhanden sind)
   • 🔒 Atlas Fleet (Modus D) – Atlas Pro 29 $/Monat, parallele Multi-Sitzung
   • „Ein anderes Tool verwenden…" – erweitert die anwendbaren Alternativen aus E–J
   • „Zeig mir mehr Details, bevor ich entscheide" – kehrt zur Zusammenfassung von Schritt 4 zurück

   Markiere den empfohlenen Modus als Standard (Atlas Fleet darf nur dann der Standard sein, wenn tier=premium UND der Graph parallelisierbar ist). Die Auswahl von Atlas Fleet während der Sperrung (kostenlose Stufe) gibt die Upgrade-Antwort zurück (siehe den Modus D-Block in Schritt 2) und fordert erneut mit nur den kostenlosen Modi auf (plus allen anwendbaren Alternativen).

3. Starte den gewählten Modus:

   • Modus A-Übergabe: rufe superpowers:writing-plans mit dem Spezifikationspfad .taskmaster/docs/prd.md auf

   • Modus B-Übergabe (Modus B – nur TaskMaster-Backend): zeige den Befehl task-master next + die ID der ersten bereiten Aufgabe aus .taskmaster/tasks/tasks.json an

   • Modus C-Übergabe: schreibe .claude/atlas-loop-prompt.md, das den Aufgaben-Ausführungsvertrag beschreibt, und rufe dann /goal mit der Bedingung auf:

     "SHIP_CHECK_OK wurde von .atlas-ai/ship-check.py ausgegeben UND alle Aufgaben in .taskmaster/tasks/tasks.json zeigen status=done UND /sync wurde in dieser Sitzung aufgerufen"

     Die /goal-Sitzung wird fortgesetzt, bis der Haiku-Bewerter die Bedingung verifiziert. Jede Iteration führt den 13-Schritte-Zyklus execute-task aus und prüft die Bedingung nach Schritt 13. /sync MUSS die letzte Aktion sein, bevor SHIP_CHECK_OK ausgegeben wird (gemäß execute-task-Abschluss). (Migriert von /ralph-loop:ralph-loop 2026-06-04 – der eingebaute /goal- Bewerter von Claude Code löst strukturell die Fäulnis des Controller-trägt- verschiedene-Hüte-dreifach-Überprüfens, die im Audit vom 2026-06-03 festgestellt wurde.)

   • Modus D-Übergabe (tier=premium): rufe /prd:execute-fleet auf – es besitzt den Wellen-Loop, die Worker-Verteilung, Überprüfung, Merges und den SHIP_CHECK_OK-Abschluss. (Kostenloser Stufe: nur Upgrade-Antwort, erneute Aufforderung)

Hook-blockierter Fallback (graceful degradation)

Wenn PreToolUse:AskUserQuestion hook-blockiert ist (automatisierte / Orchestrator / Fleet-Sitzung), falle auf eine Prosa-Optionstabelle zurück, die dieselbe Semantik beibehält – Bezeichnungen, Beschreibungen, Modus D gesperrter Atlas […]