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saibi/gen_kor_subtitle

將非結構化的開發請求(多行文字或指定檔案)轉換為帶有英文大寫三字元ID的系統化計劃文檔 plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md。需要決定的事項會提供選項與建議,並逐一確認。用法:/m_plan <請求內容> 或 /m_plan <檔案名稱>

gen_kor_subtitle 是什麼?

此技能專注於將模糊的開發請求轉化為具體、可執行的計劃文檔。它能接收多行文字或檔案路徑作為輸入,並通過結構化流程生成計劃。首先,技能會解析請求內容,並檢查相關的既有代碼與文檔(如 AGENTS.md、plan/README.md)。接著,它會為計劃生成一個唯一且具描述性的英文大寫三字元 ID(例如 FKS),並確保不與現有計劃重複。過程中,技能會驗證計劃所依賴的技術前提是否成立(透過快速實驗確認 CLI 選項、API 存取等),避免基於猜測。最後,它使用指定模板建立 plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md 文件,並引導使用者逐一確認所有決策點,提供選項與推薦,最終將決策標記為已確認。此技能支援在 Claude Code、Cursor 等支援 /m_plan 命令的 AI 代理平台上使用,能顯著提升開發計劃的品質與可執行性。

相容平台~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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說明文件

m_plan — 將請求轉為計劃文檔

不進行實作。目標是建立一份其他代理能直接依此實作的具體計劃。

輸入

  • 如果技能接收的參數是存在的檔案路徑,則該檔案內容即為請求。否則,整個參數(可包含多行)即為請求。
  • 如果參數為空,則詢問使用者想開發什麼。

流程

  1. 理解:讀取請求,並檢查相關的既有程式碼與文檔(AGENTS.md、plan/README.md、可重複使用的程式碼)。
  2. 決定 ID:選擇最能代表計劃內容的英文大寫三字元縮寫(例如 FKS = Foreign film Korean Subtitle)。確認 plan/README.md 中無重複。
  3. 前提驗證:對於計劃依賴的不確定技術前提,透過簡短實驗進行驗證(檢查 CLI 選項是否存在、外部網站/API 是否可存取、回應時間等)。將驗證結果與日期記錄在計劃中。避免基於猜測制定計劃。
  4. 撰寫:使用下方範本建立 plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md(作者標示依據 AGENTS.md),並在 plan/README.md 索引表中新增一行 | <ID> | <計劃名稱> | 計劃中 |。
  5. 確認決策:將需要決定的事項標記為 <ID>-Q1、<ID>-Q2……,並一次一個向使用者提問。
    • 每個問題提供 2~3 個選項,並為推薦選項標示 (推薦) 並附上理由。
    • 如果使用者回答不在選項中,則透過實驗確認可行性,告知結果並納入計劃。
    • 得到回答後,以 ✅ 標記為已確認,並根據該決定修正內容中的相關部分。
  6. 完成:當所有決策都已確認,將索引狀態改為 計劃確認(實作前),並詢問是否要提交。指引下一步為 /m_impl <ID>。

範本 (plan/<ID>_plan_<代理>-<模型>.md)

# [<ID>] <計劃名稱>

## 1. 目標
<做什麼、為什麼做。也需明確說明不涵蓋的範圍>

## 2. 整體流程
<處理順序與優先級。必要時使用圖表>

## 3. 步驟詳細說明
### 1) <步驟>
- <具體方法、使用的命令/API/格式、失敗時的處理方式>

## 4. 共用模組
<多個步驟共用的部分:輸入輸出格式、外部工具呼叫、快取、錯誤處理>

## 5. 實作結構
- 檔案結構、可重複使用的既有程式碼、依賴原則、設定方式
- CLI/用法草案

## 6. 決策事項
- **<ID>-Q1** <問題> — 選項 … (確認後 `✅ <決定內容>`)

## 7. 里程碑
| # | 內容 | 完成標準 |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-M1 | … | <可驗證的標準> |

Individual skills in this repo

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