skill-forge-plan

Planung von Skill-Architektur & Design

Prozess

Schritt 1: Domänenentdeckung

Stellen Sie dem Benutzer diese Fragen (an den Kontext anpassen):

1. Für welche Domäne ist dieser Skill gedacht? (z. B. SEO, Werbung, DevOps, Datenanalyse)
2. Was sind die wichtigsten 2-3 Anwendungsfälle? Was sollen Benutzer erreichen können?
3. Welche Auslösephrasen würden Benutzer sagen? Nennen Sie 5-10 natürlichsprachliche Auslöser.
4. Benötigt es externe Tools? MCP-Server, APIs, CLI-Tools?
5. Wer ist der Zielbenutzer? Entwickler, Marketingfachkraft, Analyst, allgemeiner Benutzer?

Schritt 2: Zerlegung der Anwendungsfälle

Für jeden Anwendungsfall definieren:

Anwendungsfall: [Name]
Auslöser: Benutzer sagt „[Phrasen]“
Schritte:
1. [Erste Aktion]
2. [Entscheidungspunkt oder Validierung]
3. [Nächste Aktion]
Ergebnis: [Wie Erfolg aussieht]
Benötigte Tools: [built-in, MCP, Skripte]

Schritt 3: Bewertung der Komplexitätsstufe

Basierend auf den Antworten bewerten:

Signal	Stufe 1	Stufe 2	Stufe 3	Stufe 4
Anwendungsfälle	1-2	2-3	4-8	8+
Benötigt Skripte?	Nein	Ja	Vielleicht	Ja
Benötigt Unter-Skills?	Nein	Nein	Ja	Ja
Parallele Ausführung?	Nein	Nein	Nein	Ja
Referenzdokumente?	Nein	Vielleicht	Ja	Ja
Branchenvorlagen?	Nein	Nein	Vielleicht	Ja

Entscheidungsmatrix:

• Einzelner Workflow, keine Skripte -> Stufe 1 (minimal)
• Benötigt deterministische Validierung -> Stufe 2 (Workflow)
• Mehrere unterschiedliche Workflows -> Stufe 3 (Multi-Skill)
• Komplexe Domäne mit paralleler Delegation -> Stufe 4 (Ökosystem)

Schritt 4: Architekturdesign

Basierend auf der Stufe die Architektur generieren:

Ausgabe Stufe 1:

skill-name/
  SKILL.md

Ausgabe Stufe 2:

skill-name/
  SKILL.md
  scripts/
    validate.py
    process.py
  references/
    domain-knowledge.md

Ausgabe Stufe 3:

skill-name/              # Hauptorchestrator
  SKILL.md
  references/
    shared-reference.md
skills/
  skill-name-sub1/
    SKILL.md
  skill-name-sub2/
    SKILL.md

Ausgabe Stufe 4:

skill-name/              # Hauptorchestrator
  SKILL.md
  references/
    ref1.md
    ref2.md
  scripts/
    script1.py
    script2.py
  assets/
    template1.md
    template2.md
skills/
  skill-name-sub1/
    SKILL.md
  skill-name-sub2/
    SKILL.md
  ...
agents/
  skill-name-role1.md
  skill-name-role2.md

Schritt 5: Zerlegung in Unter-Skills (nur Stufe 3-4)

Für jeden Unter-Skill definieren:

• Name: {parent}-{function} (kebab-case)
• Verantwortung: Einzelner, klarer Zweck
• Eingaben: Was er vom Orchestrator benötigt
• Ausgaben: Was er zurückgibt
• Querverweise: Andere benötigte Unter-Skills oder Referenzen
• In sich geschlossen?: Kann er unabhängig laufen oder benötigt er Orchestrierung?

Schritt 6: Routing-Tabelle

Das Befehlsrouting entwerfen:

| Befehl | Routet zu | Zweck |
|--------|-----------|-------|
| /skill-name | main SKILL.md | Interaktiver Modus |
| /skill-name sub1 | skills/skill-name-sub1/ | Unter-Workflow 1 |
| /skill-name sub2 | skills/skill-name-sub2/ | Unter-Workflow 2 |

Schritt 7: Planung der Referenzdateien

Identifizieren, welches Wissen in Referenzdateien ausgelagert werden sollte:

• Domänenspezifische Regeln und Schwellenwerte
• Branchenvorlagen
• API-Dokumentation
• Qualitätsgates und Validierungskriterien

Faustregel: Wenn Informationen >50 Zeilen lang sind und nur für bestimmte Unter-Workflows benötigt werden, in references/ auslagern.

Schritt 8: Plandokument generieren

Ein strukturiertes Plandokument erstellen:

# Skill-Plan: [Name]

## Übersicht
- Domäne: [Domäne]
- Stufe: [1-4]
- Unter-Skills: [Anzahl]
- Skripte: [Anzahl]

## Anwendungsfälle
[Liste aus Schritt 2]

## Architektur
[Diagramm aus Schritt 4]

## Unter-Skills
[Details aus Schritt 5]

## Routing
[Tabelle aus Schritt 6]

## Referenzdateien
[Liste aus Schritt 7]

## Nächste Schritte
Ausführen `/skill-forge build [Name]`, um den Skill zu erstellen.

Beispiele

Beispiel: Planung eines DevOps-Skills

Benutzer: „Ich möchte einen Skill für die Verwaltung von Docker-Containern und Kubernetes-Deployments erstellen“

Entdeckung ergibt:

• 6 Anwendungsfälle (Container-Management, K8s-Deploy, Monitoring, Logs, Skalierung, Fehlerbehebung)
• Benötigt Skripte für kubectl- und docker-Befehle
• Mehrere unterschiedliche Workflows
• Querverweise zwischen Monitoring und Fehlerbehebung

Bewertung: Stufe 3 (Multi-Skill-Orchestrator)

Architektur:

devops/                     # Hauptorchestrator
  SKILL.md
  scripts/
    health_check.py         # Cluster-Health-Check
    log_parser.py           # Log-Analyse
  references/
    k8s-patterns.md         # Deployment-Muster
    docker-best-practices.md
skills/
  devops-docker/SKILL.md  # Container-Management
  devops-k8s/SKILL.md     # Kubernetes-Deployments
  devops-monitor/SKILL.md # Monitoring und Alarme
  devops-logs/SKILL.md    # Log-Analyse
  devops-scale/SKILL.md   # Skalierungsstrategien
  devops-fix/SKILL.md     # Fehlerbehebung