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saibi/gen_kor_subtitle

根據計劃文件`plan/<ID>_plan_*.md`進行實現,並將核心設計及與計劃的變更原因記錄在實現筆記 `impl/<ID>_impl_<agent>-<model>.md` 中。若加上 `--review` 參數,則在實現後繼續執行 `m_review` 交叉審查流程。使用方式:`/m_impl <ID> [--review <claude|codex|agy> [model]]`

gen_kor_subtitle 是什麼?

此技能用於在 AI 開發工作流程中,根據預先擬定的計劃文件(`plan/<ID>_plan_*.md`)進行程式實作,並自動記錄實作過程中的關鍵資訊。它會自動建立或更新實作筆記(`impl/<ID>_impl_<agent>-<model>.md`),詳細記錄架構設計、核心決策、里程碑進度、以及與原計劃的變更對照表與根本原因。支援 `--review` 開關,可在實作完成後立即啟動交叉審查流程。適用於 Claude Code、Codex 等支援技能系統的 AI 代理平台。通過結構化的里程碑驗證與執行紀錄,確保實作品質與計劃的一致性,並提供完整的變更追溯能力。

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

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說明文件

m_impl — 按計劃實作並記錄

輸入

  • <ID>: 要實作的計劃 ID。若不存在 plan/<ID>_plan_*.md,則提示先執行 /m_plan 並停止。
  • --review <agent> [model]: 實作完成後,繼續執行 m_review 技能的流程。

流程

  1. 確認計劃: 讀取 plan/<ID>_plan_*.md 與 AGENTS.md。若修改計劃文件,需依照 AGENTS.md 的作者標記規則留下變更記錄。如有尚未確認(未以 ✅ 標記)的決定事項,則在實作前以 m_plan 方式(逐一提供選項與建議方案)詢問。
  2. 開始實作筆記: 使用以下模板建立 impl/<ID>_impl_<agent>-<model>.md(若已存在其他代理的筆記,則不要新建,直接在其上附加變更記錄),並撰寫架構草稿。
  3. 按里程碑順序實作: 每個里程碑完成時:
    • 留下小型自我驗證(基於 test_*.py 的 assert 檢查,或實際執行)。外部服務或 CLI 整合至少以實際執行確認一次。
    • 在實作筆記的「進度記錄」中簡要記錄 1~3 行核心內容(做了什麼以及如何驗證)。細微修改不記錄。
  4. 結尾:
    • 在實作筆記的「與計劃的變更」中,針對每項與計劃不同的部分,記錄情況與根本原因。同時填寫「驗證結果」與「剩餘限制」。
    • 同步更新計劃文件(標記為暫緩或變更)。將 plan/README.md 狀態改為「實作完成」。
    • 更新 README 等使用者文件。
    • 提交 commit(訊息規則遵循 AGENTS.md)。因審查以此 commit 為基準,請將 commit hash 記入實作筆記。
  5. 若指定 --review: 讀取 .agents/skills/m_review/SKILL.md 並按其流程執行。

模板(impl/<ID>_impl_<agent>-<model>.md)

# [<ID>] 實作筆記

- 計劃: plan/<ID>_plan_<agent>-<model>.md
- 實作 commit: <hash>(審查反饋 commit 記於 review/<ID>_refine_*.md)

## 架構
<檔案結構、主要模組/函式的角色、資料流程。以圖表或表格簡潔呈現>

## 核心設計決策
- <決策> — <原因>

## 進度記錄
- <ID>-M1: <做了什麼以及如何驗證>

## 與計劃的變更
| 項目 | 計劃 | 最終實作 | 情況與根本原因 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |

## 驗證結果
<自我驗證、實際執行確認的內容以及尚未確認的部分>

## 剩餘限制
- <已知限制與改善方向>

Individual skills in this repo

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