什么是 req-plan-with-file?
使用 JSONL 输出进行需求级渐进路线图规划。将需求分解为收敛层(MVP→迭代)或拓扑排序的任务序列,每个序列都有可测试的完成标准。 来源:catlog22/claude-code-workflow。
使用 JSONL 输出进行需求级渐进路线图规划。将需求分解为收敛层(MVP→迭代)或拓扑排序的任务序列,每个序列都有可测试的完成标准。
通过命令行快速安装 req-plan-with-file AI 技能到你的开发环境
来源:catlog22/claude-code-workflow。
Requirement-level roadmap planning with JSONL output and convergence criteria. Decomposes a requirement into self-contained layers or tasks, each with testable completion criteria, independently executable via lite-plan.
Core workflow: Requirement Understanding → Strategy Selection → Context Collection (optional) → Decomposition → Validation → Quality Check → Output
When --yes or -y: Auto-confirm strategy selection, use recommended mode, skip interactive validation rounds.
使用 JSONL 输出进行需求级渐进路线图规划。将需求分解为收敛层(MVP→迭代)或拓扑排序的任务序列,每个序列都有可测试的完成标准。 来源:catlog22/claude-code-workflow。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/catlog22/claude-code-workflow --skill req-plan-with-file使用 JSONL 输出进行需求级渐进路线图规划。将需求分解为收敛层(MVP→迭代)或拓扑排序的任务序列,每个序列都有可测试的完成标准。 来源:catlog22/claude-code-workflow。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/catlog22/claude-code-workflow --skill req-plan-with-file 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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