📚 工程方法 全难度 📦 Obra

writing-plans

把工作拆分成 2-5 分钟小任务，含精确文件路径、完整代码、验证步骤。

9.2 /10 ★★★★★
#免费#项目管理#设计模式
📄 相关文章

📊 评分明细

📦 打包完整度
2.3 2.3 / 2.5
🎯 实用性
2.3 2.3 / 2.5
📖 文档清晰度
1.8 1.8 / 2
👥 社区影响力
1.4 1.4 / 1.5
🔗 集成度
1.4 1.4 / 1.5

🎯 适用场景

免费项目管理设计模式

obra-writing-plans 快速入门

把模糊需求变成可执行清单,Junior 工程师也能直接照着做。

这是什么?解决什么问题?

你有没有过这种体验:产品经理说”我们要做用户积分系统”,然后开发开始摸不着头脑——从哪开始?先做哪个?数据库怎么设计?接口怎么定?最后做出来的功能和预期差距很大,反复返工。

writing-plans 是 Obra/superpowers 出品的 Skill,它把 brainstorming 阶段产出的设计文档,进一步拆分成具体可执行的任务。每个任务都有:

  • 精确文件路径:不只是”修改用户模块”,而是”修改 src/services/user.ts 第 45 行”
  • 完整代码片段:不是描述”实现一个函数”,而是给出函数签名和实现骨架
  • 验证步骤:不是”测试一下”,而是”运行 pytest tests/test_user.py::test_login,期望通过”
  • 依赖排序:每个任务标注前置任务,可并行任务明确标出

最关键的:每个任务控制在 2-5 分钟可以完成。粒度太粗难以 review,粒度太细又是 micromanagement。2-5 分钟是经过验证的”刚好”区间。

这个 Skill 适合跨团队协作、新人 onboarding、复杂任务分解。

准备工作

  • 已经完成 brainstorming(有设计文档)
  • 支持 Agent Skill 的 AI 客户端
  • 团队的代码库结构熟悉度
  • 一个明确的功能目标

3 步快速上手

第 1 步:克隆仓库

git clone https://github.com/obra/superpowers.git
cd superpowers
ls skills/writing-plans/

你会看到 SKILL.md、plan 模板、示例 plan。

第 2 步:加载 Skill

claude --skill obra-writing-plans

第 3 步:喂入设计文档,获得实施清单

把 brainstorming 阶段产出的设计文档喂给 AI:

“这是我们 brainstorm 后的用户积分系统设计文档:[设计文档内容]”

“请按 writing-plans 拆分成可执行任务清单。”

AI 会输出结构化的 plan.md:


# 用户积分系统实施计划

## 阶段 1:数据库层

- [ ] 任务 1.1: 创建 points 表迁移 (5 min)

- 文件: db/migrations/20260617_create_points.sql

- 代码: CREATE TABLE points (id, user_id, balance, created_at...)

- 验证: psql -c "SELECT * FROM points LIMIT 1"

- 前置:无

- 依赖:无

- [ ] 任务 1.2: 在 db/schema.sql 加入索引 (3 min)

- 文件: db/schema.sql

- 代码: CREATE INDEX idx_points_user_id ON points(user_id)

- 验证: psql -c "\d points" 看到索引

- 前置:1.1

## 阶段 2:数据访问层(可与阶段 3 并行)

- [ ] 任务 2.1: 创建 PointsRepository 类 (8 min)

- 文件: src/repositories/points_repository.py

- 完整代码: [...]

- 验证: pytest tests/repositories/test_points_repository.py

- 前置:1.1

## 阶段 3:API 层

- [ ] 任务 3.1: GET /api/v1/points/balance (5 min)

- 文件: src/api/points.py

- 代码: [...]

- 验证: curl http://localhost:8000/api/v1/points/balance -H "Authorization: Bearer ***"

- 前置:2.1

[... 继续]

每条任务都有精确代码 + 验证命令,Junior 工程师照着做即可。

常见踩坑

  1. 任务粒度不均:有的任务 30 分钟,有的 1 分钟。Skill 强制 2-5 分钟区间,不能偏离太远。

  2. 没写验证步骤:每个任务都必须有”怎么算完成”,否则无法验证。Skill 强制要求。

  3. 代码片段不全:只写函数签名不写实现,等于没写。Skill 要求关键代码必须完整。

  4. 依赖关系混乱:循环依赖、前置任务缺失,会导致执行不下去。Skill 会用 DAG 结构组织。

  5. 跨人协调未标注:哪些任务可以并行、哪些必须串行,要明确标出,否则资源浪费。

  6. 没考虑 rollback:每个任务都要能独立回退(rollback),不然做错了没法撤回。

初级用法

  • 新功能开发:brainstorm 完后,用 Skill 生成实施清单,照着做即可。

  • 复杂 Bug 修复:把修复方案拆成多个步骤,逐步验证。

  • 跨团队协作:把 plan 发给团队成员,各自认领任务,互不干扰。

高级玩法

  • 自动化执行:用 Skill 输出的 plan + executing-plans Skill,让 AI 自动批量执行。

  • 进度可视化:把 plan.md 渲染成甘特图,直观看到任务依赖和时间线。

  • 实时状态更新:用 GitHub Projects 集成 plan,任务完成自动同步状态。

小技巧

  • 计划完成后,先做一次”试跑”:挑 3 个任务让团队成员独立做,验证 plan 没有歧义。

  • 任务完成后,在原 plan 里打勾 [x],保留作为变更日志。

  • 重大变更时,plan 要重新生成,不要在旧 plan 上修补。

  • 任务的代码片段可以引用函数签名,不必每次粘贴全部实现。

  • Skill 默认输出 Markdown 格式,可以转成 Jira/Linear 的任务卡,直接同步到项目管理工具。

  • 配合 executing-plans Skill,plan 文档直接驱动 AI 自动化执行。

常见问题 FAQ

Q1: 这个 Skill 跟 obra-writing-plans 有什么关系?必须装吗?

A: Skill 是给 AI Agent 用的”技能包”,能告诉 Agent 怎么按特定规范工作。不是必须装——如果你的项目规模小、要求不高,不装也能用。但装上能让 Agent 输出的质量更高、更符合最佳实践,推荐装。

Q2: 这个 Skill 适合哪些 AI Agent?Cursor?Claude Code?其他?

A: obra-writing-plans 来自 Obra,主要面向支持 Skill 机制的 Agent。常见兼容 Agent 包括 Claude Code、Cursor、OpenCode、Windsurf 等。具体兼容性请查 Skill 官方文档。

Q3: 装了这个 Skill 后,会拖慢 Agent 响应吗?

A: 会的——Skill 通常会增加 prompt 长度,导致响应变慢、token 消耗增加。但质量提升明显。建议:1) 只装项目必需的 Skill;2) 用 Skill 启动/加载/卸载机制按需加载;3) 定期清理不用的 Skill。

Q4: 怎么验证 Skill 装对了?

A: 在 Agent 中输入”列出已加载的 Skill”或类似命令。如果 Skill 出现在列表里,说明装对了。然后用 Skill 跑一个相关任务,看输出是否符合 Skill 规范。

Q5: 这个 Skill 有许可证吗?能商用吗?

A: 取决于 obra-writing-plans 的许可证。常见许可证包括 MIT(完全自由)、Apache-2.0(自由但有专利条款)、源可用(可看不能用)、GPL(强开源)。商用前请查仓库 LICENSE 文件。

本文基于官方文档和公开资料整理，AI辅助生成，MagicNetWorld 尚未完成独立实测。如有错误或过时信息，请通过 contact@magicnetworld.com 反馈。

writing-plans Skill 多维度简评

来源：obra/superpowers 类别：工程方法 / 任务拆分

一、核心定位与价值

这是 superpowers 工作流的第 3 步——把 brainstorming 输出的设计文档，拆分成 2-5 分钟可执行的小任务。

核心原则：

为”零上下文、品味可疑、不懂测试的热情初级工程师”编写计划。

二、为什么是 2-5 分钟？

粒度问题解决
太粗（小时级）难审查、难回滚、上下文污染拆细
太细（30 秒）任务碎、commit 噪音合粗
2-5 分钟平衡最优

好处：

  • ✅ 小步提交：每步都能独立 commit
  • ✅ 易 review：每个 diff 意图清晰
  • ✅ 易回滚：出问题能定位到具体步骤
  • ✅ 易并行：适合子代理分发

三、计划结构标准

每个计划包含：

# 实现计划：用户登录功能

## 总览
[简短描述这次实现的目标和范围]

## 文件结构

src/ ├── app/api/auth/ ├── lib/auth/ ├── lib/jwt/ └── components/


## 任务清单

### Task 1: 定义 User 模型
- 创建 `src/lib/auth/user.ts`
- 定义 `User` 接口
- 定义 `createUser`、`findUserByEmail` 函数

**完整代码**：
```typescript
export interface User {
  id: string
  email: string
  passwordHash: string
  name: string
}

export async function createUser(input: User): Promise<User> {
  // 完整实现，不是 TODO
}

export async function findUserByEmail(email: string): Promise<User | null> {
  // 完整实现
}

验证步骤：

npx tsc --noEmit  # 类型检查通过
npm test src/lib/auth/user.test.ts  # 测试通过
git add . && git commit -m "feat: define User model"


**关键点**：
- 每步包含**完整代码**（不是 TODO）
- 每步包含**精确文件路径**
- 每步包含**验证步骤**

---

## 四、实战示例：用户登录功能

### 输入：设计文档

```markdown
# 用户登录功能设计

## 需求
- Web 端 SPA 用户登录
- JWT 认证
- bcrypt 密码加密
- 5 次失败锁定 30 分钟

输出：实现计划

# 实现计划：用户登录功能

## 文件结构

src/ ├── app/api/auth/ │ ├── login/route.ts │ └── refresh/route.ts ├── lib/ │ ├── auth/ │ │ ├── user.ts │ │ ├── password.ts │ │ └── loginAttempts.ts │ └── jwt.ts └── components/ └── LoginForm.tsx


## Task 1: 定义 User 类型和数据库操作（5 分钟）

**目标**：建立用户数据访问层。

**文件**：
- `src/lib/auth/user.ts`

**完整代码**：
```typescript
import { Pool } from 'pg'

const pool = new Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL })

export interface User {
  id: string
  email: string
  passwordHash: string
  name: string
  failedAttempts: number
  lockedUntil: Date | null
}

export async function findUserByEmail(email: string): Promise<User | null> {
  const result = await pool.query(
    'SELECT * FROM users WHERE email = $1',
    [email]
  )
  return result.rows[0] || null
}

export async function createUser(input: Omit<User, 'id' | 'failedAttempts' | 'lockedUntil'>): Promise<User> {
  const result = await pool.query(
    `INSERT INTO users (email, password_hash, name) VALUES ($1, $2, $3) RETURNING *`,
    [input.email, input.passwordHash, input.name]
  )
  return result.rows[0]
}

验证：

npx tsc --noEmit

Commit：

git add . && git commit -m "feat: define User model"


---

## 五、Spec 自查清单

写完后 AI 会自审：

```markdown
## 自检清单

- [ ] 没有占位符（"TODO"、"稍后实现"）
- [ ] 没有内部矛盾（前后不一致）
- [ ] 完整覆盖 spec
- [ ] 类型一致性：后续任务与前面定义的类型/签名匹配
- [ ] 每步都有验证命令
- [ ] 每步都是 2-5 分钟可执行
- [ ] 文件路径精确
- [ ] 代码完整可运行

六、执行交接

计划完成后，提供两种执行选择：

  1. Subagent-Driven（推荐） — 每个任务一个新鲜子代理，任务间审查，快速迭代
  2. Inline Execution — 在当前会话中执行，批量执行带检查点

七、安装

# superpowers 套装
/plugin install superpowers@claude-plugins-official

# 单独使用
npx skills add obra/superpowers --skill writing-plans

八、6 条实战建议

  1. 2-5 分钟粒度：不粗不细
  2. 完整代码：不是 TODO 或占位符
  3. 精确路径：文件名和路径全
  4. 验证命令：每步都有如何验证
  5. 自检清单：写完后跑一遍
  6. 从下往上：先小任务，再大任务

九、常见 Q&A

Q: 计划写完才能开始实现吗？ A: 是的。这是 superpowers 强制的流程。

Q: 计划需要多详细？ A: 团队中初级工程师能据此实现即可。

Q: 计划可以中途修改吗？ A: 可以。但需要明确标记变更。

Q: 计划文档要 commit 吗？ A: 建议。docs/superpowers/plans/ 目录跟踪。

Q: 团队怎么统一计划格式？ A: 用 superpowers 默认格式即可。

十、总结

writing-plans Skill 是 AI 编程从”设计”到”实现”的关键桥梁。

核心价值：

  • 2-5 分钟任务拆分
  • 完整代码、精确路径
  • 易审查、易回滚、易并行

适用人群：

  • ✅ 严肃工程项目
  • ✅ 团队协作
  • ✅ 复杂功能

本文基于官方文档和公开资料整理，未经过 MagicNetWorld 实测。

参考资料

📊 评分与标签

评分说明

总分 9.2/10 · P_优选

测评日期：2026-07-07 | 质量等级：资料核验（基于公开文档/基准/评测数据整理）

📊 可观测社区指标（数据核验日期：2026-07-07 北京时间）

  • GitHub: obra/superpowers ★247k, 🔱21.9k, 628 commits, 150 open issues, 181 open PRs
  • 维护者: obra(Jesse Vincent,著名 Perl/RT 项目作者)
  • 许可: MIT
  • 最新版本: v6.1.1(2026-07-04 发布,3 天前有 commit)

📦 可安装性 2.3/2.5

  • 仓库内置 .claude-plugin、.codex-plugin、.cursor-plugin、.kimi-plugin、.opencode 等多平台插件目录,支持一键加载
  • 纯 Markdown 格式,git clone 后各平台自动识别,零运行时依赖
  • 对比 addyosmani/agent-skills: 同为 git clone 安装,但 addyosmani 无多平台插件目录预配置
  • 对比 anthropics/skills: Anthropic 官方支持 Claude Code 原生加载,安装更简便但平台覆盖较窄

🎯 实用性 2.3/2.5

  • 核心方法论覆盖 TDD + DRY + YAGNI + 频繁提交,每个任务含精确文件路径、完整代码、验证命令三要素
  • 任务粒度强制 2-5 分钟:把模糊需求拆解为可独立验证的小任务,Junior 工程师可直接照做
  • 内置 Self-Review 自检清单(Spec 覆盖检查、占位符扫描、类型一致性),产出质量有保障
  • 完整 plan 结构:Plan Document Header + Task Structure + DAG 依赖图 + Execution Handoff
  • 对比 addyosmani/agent-skills: addyosmani 侧重单 Skill 功能,writing-plans 提供完整工作流方法论
  • 对比 anthropics/skills: Anthropic 侧重文档处理类 Skill,writing-plans 专注工程方法论深度

📖 文档质量 1.8/2.0

  • SKILL.md 含完整结构:Overview、Scope Check、File Structure、Task Right-Sizing、Plan Document Header 模板、Task Structure 模板、No Placeholders 红线、Self-Review 清单、Execution Handoff
  • 含可直接复用的 Plan Header 和 Task 模板代码块,工程师照抄即可
  • 红线清单:No Placeholders(禁止 TBD/FIXME/your code here)、Type Consistency、Dependency DAG 验证
  • 对比 addyosmani/agent-skills: addyosmani 各 Skill 文档结构不一,部分缺模板
  • 对比 trailofbits/skills: TrailOfBits 文档偏安全领域专用,writing-plans 通用性更强

👥 社区活跃 1.5/1.5

  • GitHub ★247k 是 Agent Skills 领域 Star 数最高的仓库,远超同类项目
  • 628 commits、150 open issues、181 open PRs,社区贡献和讨论活跃
  • 最新 Release v6.1.1,3 天前有新 commit,持续高频迭代
  • 对比 addyosmani/agent-skills: ★69k,约为 superpowers 的 28%
  • 对比 trailofbits/skills: ★6k,约为 superpowers 的 2.4%

🔗 兼容性 1.3/1.5

  • 仓库内置 .claude-plugin、.codex-plugin、.cursor-plugin、.kimi-plugin、.opencode、.pi/extensions 六个平台插件目录,覆盖主流 AI Agent
  • MIT 开源许可,无商用限制,可自由修改分发
  • 对比 anthropics/skills: Anthropic 仅支持 Claude Code,superpowers 平台覆盖更广
  • 对比 trailofbits/skills: TrailOfBits 使用 CC-BY-SA-4.0 许可,商用限制更多

评分依据可追溯至公开来源,每项分数均有明确理由和数据支撑。

🏷️ 标签说明

  • 免费: 核心功能完全免费,MIT 开源许可,无付费墙。来源: obra/superpowers GitHub
  • 项目管理: 提供任务拆分、依赖排序、进度追踪(checkbox)功能,覆盖项目规划核心环节。来源: writing-plans SKILL.md
  • 设计模式: 内置 TDD + DRY + YAGNI 方法论和 File Structure 设计原则。来源: writing-plans SKILL.md

📋 来源与核验记录