什麼是 ladder-execute?
透過提交規則和進度追蹤逐步執行階梯階段規範。當準備好實現規範、恢復中斷的階段或當使用者說「梯形圖執行」時使用。 來源:sadiksaifi/agents。
透過提交規則和進度追蹤逐步執行階梯階段規範。當準備好實現規範、恢復中斷的階段或當使用者說「梯形圖執行」時使用。
透過命令列快速安裝 ladder-execute AI 技能到你的開發環境
來源:sadiksaifi/agents。
Implement a phase spec one step at a time with plan mode, commit discipline, progress tracking, subagent delegation, and mid-session resume.
| Input | Spec file path (.ladder/specs/L- - .md) | | Output | Implemented code, updated progress.md, commits per step | | Commits | type(L -S ): description per step, chore(L ): complete phase execution at end | | Prerequisites | .ladder/OVERVIEW.md, canonical spec, entry criteria met | | Delegation | medium + large steps → sub-agent; small steps → inline |
SPEC VALIDATION: Before executing, validate spec against ALL 5 rules from references/spec-format.md. If any rule fails → print failures and say "Run /ladder-refine first." STOP.
透過提交規則和進度追蹤逐步執行階梯階段規範。當準備好實現規範、恢復中斷的階段或當使用者說「梯形圖執行」時使用。 來源:sadiksaifi/agents。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/sadiksaifi/agents --skill ladder-execute透過提交規則和進度追蹤逐步執行階梯階段規範。當準備好實現規範、恢復中斷的階段或當使用者說「梯形圖執行」時使用。 來源:sadiksaifi/agents。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/sadiksaifi/agents --skill ladder-execute 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/sadiksaifi/agents