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saibi/gen_kor_subtitle

将杂乱无章的开发请求(多行文本或包含请求的文件)转换为结构化的计划文档,并逐步确认关键决策。

gen_kor_subtitle 是什么?

这个技能(m_plan)的核心功能是将模糊的开发请求转化为一个结构化、详细的计划文档,供其他AI代理直接执行。它非常适合需要将高层次想法分解为可操作步骤的场景,例如为字幕工具添加新功能。用户可以通过 `/m_plan <请求内容>` 或 `/m_plan <文件路径>` 来调用。接收到请求后,该技能会执行以下步骤:首先理解请求并检查现有代码和文档;然后生成一个独特的三字母ID(例如 `FKS`)来命名计划;接着验证任何不确定的技术假设;最后按照预设模板创建 `plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md` 文件并在索引中注册。在撰写过程中,该技能会通过交互式提问来澄清关键决策,每次只问一个问题,并提供带推荐方案的选择。所有决策确认后,技能会更新计划状态并提示用户进行提交或进入下一个实现阶段。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/saibi/gen_kor_subtitle/tree/HEAD/.agents/skills/m_plan

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文档

m_plan — 将请求转化为计划文档

不执行实现。目标是制定一个足够具体的计划,让其他代理可以完全按照它来实现。

输入

  • 如果与技能一起接收的参数是一个存在的文件路径,则请求内容就是该文件的内容。否则,整个参数字符串(可包含多行)就是请求。
  • 如果参数为空,则询问用户想要开发什么。

流程

  1. 理解:阅读请求,检查相关的现有代码和文档(AGENTS.md、plan/README.md、可复用的代码)。
  2. 确定ID:选择一个最能代表计划内容的英文大写三位字母缩写(例如:FKS = Foreign film Korean Subtitle)。在 plan/README.md 中检查是否有重复。
  3. 验证前提:通过简短实验验证计划所依赖的不确定技术前提(例如CLI选项是否存在、外部网站/API是否可访问、响应时间等)。将验证结果和日期写入计划。不要基于猜测进行计划。
  4. 创建:使用下方模板创建 plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md(作者信息记录在 AGENTS.md 中),并在 plan/README.md 的索引表中添加一行 | <ID> | <计划名称> | 计划中 |。
  5. 确认决策:将需要决策的事项记录为 <ID>-Q1、<ID>-Q2...,并一次一个地向用户提问。
    • 每个问题提供2-3个选项,并在推荐方案上标注 (推荐)并附上理由。
    • 如果用户给出不在选项中的答案,则通过实验验证其可行性,告知用户结果并据此调整。
    • 收到答案后,用 ✅ 标记为已确认,并根据该决策修改正文中的相关内容。
  6. 收尾:所有决策确认后,将索引状态改为 计划已确认(实现前),并询问是否提交。指导用户下一步为 /m_impl <ID>。

模板 (plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md)

# [<ID>] <计划名称>

## 1. 目标
<做什么,为什么。明确指出范围之外的内容>

## 2. 整体流程
<处理顺序/优先级。如有需要,可加入流程图>

## 3. 步骤详解
### 1) <步骤>
- <具体方法、使用的命令/API/格式、失败时的行为>

## 4. 公共模块
<多个步骤共享的部分:输入/输出格式、外部工具调用、缓存、错误处理>

## 5. 实现结构
- 文件组成、可复用的现有代码、依赖原则、配置方法
- CLI/用法草案

## 6. 决策事项
- **<ID>-Q1** <问题> — 选项... (确认后 `✅ <决策内容>`)

## 7. 里程碑
| # | 内容 | 完成标准 |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-M1 | ... | <可验证的标准> |

Individual skills in this repo

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