claude-skills 9个工作流命令详解Epic全生命周期管理【免费下载链接】claude-skills67 Specialized Skills for Full-Stack Developers. Transform Claude Code into your expert pair programmer.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/claud/claude-skillsclaude-skills是一个为全栈开发者打造的 Claude Code 技能包它把 Claude Code 变成你的专家结对程序员。本文带你一次性看懂它的9 个工作流命令——如何从需求发现Discovery、计划Planning、执行Execution到复盘Retrospectives完整管理一个 Epic 的全生命周期无需手写任何流程脚本。为什么你需要 Epic 全生命周期管理传统开发中从想法到上线的文档、决策、状态往往散落各处需求写在 Jira 里、方案存在 Confluence、进度靠口头同步。claude-skills 的工作流系统把这条链路串成一条可追踪的文档链每个命令的产出物文档 URL、工单数据都会自动喂给下一个命令作为输入形成从发现到复盘的完整闭环。所有命令集中定义在 workflow-manifest.yaml 中完整文档可查阅 WORKFLOW_COMMANDS.md。9 个工作流命令总览#命令所属阶段一句话作用产出物1discovery:create发现从 Epic 抽取研究问题生成发现文档Discovery 文档2discovery:synthesize发现汇总调研结果产出综合分析与候选工单Synthesis 文档3discovery:approve发现解决阻塞决策在 Jira 创建正式工单Jira Tickets4planning:epic-plan计划分析代码库风险评估生成总览文档Overview 文档5planning:impl-plan计划生成并行波次执行计划工单自包含化实施计划6execution:execute-ticket执行按工单实现代码与测试代码 测试7execution:complete-ticket执行工单转入 In Review更新计划状态Jira 状态 计划更新8retrospectives:complete-epic复盘生成 12 章节完成报告并关闭 Epic完成报告9common-ground任意阶段显式化并校验 AI 的项目假设假设清单 前 8 个命令构成 Epic 主干流程第 9 个common-ground是随时可调用的假设对齐工具。阶段一Discovery 发现——先验证再动手 1️⃣ discovery:create把模糊需求变成问题清单运行/project:discovery:create-epic-discovery epic-key后命令会从 Jira 拉取 Epic 及其关联工单自动提取显性和隐性问题按客户、技术、业务、范围四大类组织并生成假设地图、研究计划和风险登记册最终发布到 Confluence。核心逻辑详见 create-epic-discovery.md。2️⃣ discovery:synthesize把调研结果蒸馏成决策手动调研用户访谈、技术 Spike、竞品分析完成后把若干 Confluence 文档 URL 交给discovery:synthesize。它会交叉分析所有来源、验证/否定假设、识别阻塞性决策Blocking Decisions并产出机器可读的候选工单 JSON——为下一步建单做准备。3️⃣ discovery:approve人工批准正式建单discovery:approve是关键的人工闸门所有阻塞决策必须先逐项解决随后你可以对候选工单增、删、改标题、故事点、优先级确认后才在 Jira 中创建正式工单。设计哲学AI 只提建议人做决定——每个写操作前都有强制检查点Checkpoint绝不绕过用户批准。阶段二Planning 计划——把方案落到代码库 4️⃣ planning:epic-plan总览文档 风险评分/project:planning:create-epic-plan epic-key会派出并行子代理探索代码库受影响模块、API 模式、测试模式、参考实现为每个变更做 7 维风险评估范围、依赖、稳定性、UX 影响等7-21 分对应低/中/高风险生成包含测试策略与验收标准的 Overview 文档。5️⃣ planning:impl-plan并行波次 工单自包含化这是整个工作流最精妙的一环把大工单8 点拆分补充故事点与依赖关系按拓扑排序生成并行执行波次Waves——同波次工单可同时进行把每张工单更新为自包含状态实现步骤、待改文件表、完整测试代码、验收标准一应俱全execute-ticket执行时不再依赖外部文档命令定义见 create-implementation-plan.md。阶段三Execution 执行——一个工单两条命令 ⚙️6️⃣ execution:execute-ticket按工单施工拉取工单 → 校验自包含信息 → 读取实施计划获取波次上下文 → 自动把 Jira 状态置为 In Progress → 实现代码并编写测试 → 逐条核对验收标准 → 输出含提交信息建议的完成摘要。遇到偏离计划时会立即暂停给你继续/修改/暂停三个选项批准后才记录偏差——详见 execute-ticket.md。7️⃣ execution:complete-ticket收尾与状态同步为什么执行和收尾要拆成两条命令因为实现过程可能很长会话需要压缩合在一起时完成跟踪经常被丢掉设计说明见 execution-phase.md。complete-ticket专门负责把工单转入 In Review并更新实施计划中的完成状态表、执行顺序表和波次表。阶段四Retrospectives 复盘——沉淀知识闭环 Epic 8️⃣ retrospectives:complete-epic12 章节完成报告所有工单完成后运行命令会校验所有工单是否真的 Done有未完成工单会停下让你决策生成12 章节完成报告Epic 摘要、目标达成、技术交付、架构决策、质量指标、技术债、测试效果、经验教训、风险复盘、后续建议……把文档从/Epics/In Progress/迁移到/Epics/Complete/Sprint [N]/批准后才在 Jira 关闭 Epic完整报告模板见 complete-epic.md。隐藏王牌common-ground——AI 的假设自检 9️⃣ common-ground让 AI 的隐藏假设浮出水面Claude 干活时经常带着未明说的假设技术栈、代码规范、用户偏好。common-ground命令会把这些假设显式列出让你确认并按 ESTABLISHED / WORKING / OPEN 三级置信度归档无参数交互式揭示 调整两阶段流程--list只读查看已跟踪假设--check快速校验假设是否仍然有效--graph生成 mermaid 推理图可视化 AI 的决策树详细说明见 COMMAND.md。快速上手两种典型工作流路径标准实现流需求明确时planning:epic-plan → planning:impl-plan → [execute-ticket complete-ticket] × N → retrospectives:complete-epic发现优先流存在未知时discovery:create → [调研] → discovery:synthesize → discovery:approve → planning:epic-plan → ... 各阶段详解可继续查阅 docs/workflow/ 目录下的分阶段文档如 discovery-phase.md、execution-phase.md。写在最后claude-skills 的 9 个工作流命令本质上是一套**AI 结对 人工闸门的研发流程框架**AI 负责生成文档、评估风险、编写代码人类在关键检查点把关。如果你也使用 Jira Confluence 管理项目这套 Epic 全生命周期管理方案值得直接搬进你的团队流程。【免费下载链接】claude-skills67 Specialized Skills for Full-Stack Developers. Transform Claude Code into your expert pair programmer.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/claud/claude-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
claude-skills 9个工作流命令详解Epic全生命周期管理【免费下载链接】claude-skills67 Specialized Skills for Full-Stack Developers. Transform Claude Code into your expert pair programmer.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/claud/claude-skillsclaude-skills是一个为全栈开发者打造的 Claude Code 技能包它把 Claude Code 变成你的专家结对程序员。本文带你一次性看懂它的9 个工作流命令——如何从需求发现Discovery、计划Planning、执行Execution到复盘Retrospectives完整管理一个 Epic 的全生命周期无需手写任何流程脚本。为什么你需要 Epic 全生命周期管理传统开发中从想法到上线的文档、决策、状态往往散落各处需求写在 Jira 里、方案存在 Confluence、进度靠口头同步。claude-skills 的工作流系统把这条链路串成一条可追踪的文档链每个命令的产出物文档 URL、工单数据都会自动喂给下一个命令作为输入形成从发现到复盘的完整闭环。所有命令集中定义在 workflow-manifest.yaml 中完整文档可查阅 WORKFLOW_COMMANDS.md。9 个工作流命令总览#命令所属阶段一句话作用产出物1discovery:create发现从 Epic 抽取研究问题生成发现文档Discovery 文档2discovery:synthesize发现汇总调研结果产出综合分析与候选工单Synthesis 文档3discovery:approve发现解决阻塞决策在 Jira 创建正式工单Jira Tickets4planning:epic-plan计划分析代码库风险评估生成总览文档Overview 文档5planning:impl-plan计划生成并行波次执行计划工单自包含化实施计划6execution:execute-ticket执行按工单实现代码与测试代码 测试7execution:complete-ticket执行工单转入 In Review更新计划状态Jira 状态 计划更新8retrospectives:complete-epic复盘生成 12 章节完成报告并关闭 Epic完成报告9common-ground任意阶段显式化并校验 AI 的项目假设假设清单 前 8 个命令构成 Epic 主干流程第 9 个common-ground是随时可调用的假设对齐工具。阶段一Discovery 发现——先验证再动手 1️⃣ discovery:create把模糊需求变成问题清单运行/project:discovery:create-epic-discovery epic-key后命令会从 Jira 拉取 Epic 及其关联工单自动提取显性和隐性问题按客户、技术、业务、范围四大类组织并生成假设地图、研究计划和风险登记册最终发布到 Confluence。核心逻辑详见 create-epic-discovery.md。2️⃣ discovery:synthesize把调研结果蒸馏成决策手动调研用户访谈、技术 Spike、竞品分析完成后把若干 Confluence 文档 URL 交给discovery:synthesize。它会交叉分析所有来源、验证/否定假设、识别阻塞性决策Blocking Decisions并产出机器可读的候选工单 JSON——为下一步建单做准备。3️⃣ discovery:approve人工批准正式建单discovery:approve是关键的人工闸门所有阻塞决策必须先逐项解决随后你可以对候选工单增、删、改标题、故事点、优先级确认后才在 Jira 中创建正式工单。设计哲学AI 只提建议人做决定——每个写操作前都有强制检查点Checkpoint绝不绕过用户批准。阶段二Planning 计划——把方案落到代码库 4️⃣ planning:epic-plan总览文档 风险评分/project:planning:create-epic-plan epic-key会派出并行子代理探索代码库受影响模块、API 模式、测试模式、参考实现为每个变更做 7 维风险评估范围、依赖、稳定性、UX 影响等7-21 分对应低/中/高风险生成包含测试策略与验收标准的 Overview 文档。5️⃣ planning:impl-plan并行波次 工单自包含化这是整个工作流最精妙的一环把大工单8 点拆分补充故事点与依赖关系按拓扑排序生成并行执行波次Waves——同波次工单可同时进行把每张工单更新为自包含状态实现步骤、待改文件表、完整测试代码、验收标准一应俱全execute-ticket执行时不再依赖外部文档命令定义见 create-implementation-plan.md。阶段三Execution 执行——一个工单两条命令 ⚙️6️⃣ execution:execute-ticket按工单施工拉取工单 → 校验自包含信息 → 读取实施计划获取波次上下文 → 自动把 Jira 状态置为 In Progress → 实现代码并编写测试 → 逐条核对验收标准 → 输出含提交信息建议的完成摘要。遇到偏离计划时会立即暂停给你继续/修改/暂停三个选项批准后才记录偏差——详见 execute-ticket.md。7️⃣ execution:complete-ticket收尾与状态同步为什么执行和收尾要拆成两条命令因为实现过程可能很长会话需要压缩合在一起时完成跟踪经常被丢掉设计说明见 execution-phase.md。complete-ticket专门负责把工单转入 In Review并更新实施计划中的完成状态表、执行顺序表和波次表。阶段四Retrospectives 复盘——沉淀知识闭环 Epic 8️⃣ retrospectives:complete-epic12 章节完成报告所有工单完成后运行命令会校验所有工单是否真的 Done有未完成工单会停下让你决策生成12 章节完成报告Epic 摘要、目标达成、技术交付、架构决策、质量指标、技术债、测试效果、经验教训、风险复盘、后续建议……把文档从/Epics/In Progress/迁移到/Epics/Complete/Sprint [N]/批准后才在 Jira 关闭 Epic完整报告模板见 complete-epic.md。隐藏王牌common-ground——AI 的假设自检 9️⃣ common-ground让 AI 的隐藏假设浮出水面Claude 干活时经常带着未明说的假设技术栈、代码规范、用户偏好。common-ground命令会把这些假设显式列出让你确认并按 ESTABLISHED / WORKING / OPEN 三级置信度归档无参数交互式揭示 调整两阶段流程--list只读查看已跟踪假设--check快速校验假设是否仍然有效--graph生成 mermaid 推理图可视化 AI 的决策树详细说明见 COMMAND.md。快速上手两种典型工作流路径标准实现流需求明确时planning:epic-plan → planning:impl-plan → [execute-ticket complete-ticket] × N → retrospectives:complete-epic发现优先流存在未知时discovery:create → [调研] → discovery:synthesize → discovery:approve → planning:epic-plan → ... 各阶段详解可继续查阅 docs/workflow/ 目录下的分阶段文档如 discovery-phase.md、execution-phase.md。写在最后claude-skills 的 9 个工作流命令本质上是一套**AI 结对 人工闸门的研发流程框架**AI 负责生成文档、评估风险、编写代码人类在关键检查点把关。如果你也使用 Jira Confluence 管理项目这套 Epic 全生命周期管理方案值得直接搬进你的团队流程。【免费下载链接】claude-skills67 Specialized Skills for Full-Stack Developers. Transform Claude Code into your expert pair programmer.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/claud/claude-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
