Was ist plan-gap-analysis?
Analysieren Sie Lücken zwischen Implementierungsplänen und der tatsächlichen Codebasis-Implementierung für das selbstlernende Speicherprojekt von Rust Quelle: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Analysieren Sie Lücken zwischen Implementierungsplänen und der tatsächlichen Codebasis-Implementierung für das selbstlernende Speicherprojekt von Rust
Installieren Sie den KI-Skill plan-gap-analysis schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile
Quelle: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Analyze gaps between documented plans in plans/ and actual implementation.
| UNDERSTAND | Data structures, type definitions | | PLAN | Architectural decisions, success metrics | | EXECUTE | Storage, learning, MCP features | | REVIEW | FR1-FR7, NFR1-NFR6 tests | | SECURE | Attack surfaces, mitigations | | FEEDBACK | Edge cases, optimizations |
✓ Be systematic: Check every requirement ✓ Be specific: Reference exact file locations ✓ Be accurate: Verify, don't assume ✓ Be prioritized: Critical > High > Medium > Low ✓ Be actionable: Include file paths and estimates
Analysieren Sie Lücken zwischen Implementierungsplänen und der tatsächlichen Codebasis-Implementierung für das selbstlernende Speicherprojekt von Rust Quelle: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill plan-gap-analysisAnalysieren Sie Lücken zwischen Implementierungsplänen und der tatsächlichen Codebasis-Implementierung für das selbstlernende Speicherprojekt von Rust Quelle: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill plan-gap-analysis Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory