AI工厂实施Skill ai-factory.implement

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名称: ai-factory.implement 描述: 执行当前计划中的实施任务。顺序处理任务，标记完成状态，并保留进度以便跨会话继续。当用户说“实施”、“开始编码”、“执行计划”或“继续实施”时使用。 参数提示: ‘[任务ID或"状态"]’ 允许工具: Read Write Edit Glob Grep Bash TaskList TaskGet TaskUpdate AskUserQuestion Questions 禁用模型调用: true

实施 - 执行任务计划

执行计划中的任务，跟踪进度，并启用会话继续。

工作流程

步骤0：检查当前状态

首先： 确定我们处于什么状态：

1. 检查未提交的更改（git status）
2. 检查计划文件（.ai-factory/PLAN.md 或分支命名的文件）
3. 检查当前分支

如果存在未提交的更改：

您有未提交的更改。是否先提交它们？
- [ ] 是，现在提交（/ai-factory.commit）
- [ ] 否，暂存并继续
- [ ] 取消

如果不存在计划文件（所有任务已完成或全新开始）：

未找到活动计划。

当前分支：feature/user-auth

您想做什么？
- [ ] 从当前分支开始新功能
- [ ] 返回到 main/master 并开始新功能
- [ ] 创建快速任务计划（无分支）
- [ ] 无操作，仅检查状态

根据选择：

• 从当前开始新功能 → /ai-factory.feature <描述>
• 返回到 main → git checkout main && git pull → /ai-factory.feature <描述>
• 快速任务 → /ai-factory.task <描述>

如果计划文件存在 → 继续到步骤 0.1

步骤 0.1：加载项目上下文和过往经验

如果存在，读取 .ai-factory/DESCRIPTION.md 以了解：

• 技术栈（语言、框架、数据库、ORM）
• 项目架构和约定
• 非功能性需求

如果目录存在，读取 .ai-factory/patches/ 中的所有补丁：

• 使用 Glob 在 .ai-factory/patches/ 中查找所有 *.md 文件
• 读取每个补丁以学习过去的修复和错误
• 应用学到的经验：避免导致错误的模式，使用防止错误的模式
• 注意 根本原因 和 预防 部分——它们告诉您不要做什么

在实施时使用此上下文：

• 遵循指定的技术栈
• 使用正确的导入模式和约定
• 应用适当的错误处理和日志记录
• 避免补丁中记录的陷阱——不要重复过去的错误

步骤 0.1：查找计划文件

按此顺序检查计划文件：

1. .ai-factory/PLAN.md 是否存在？ → 使用它（直接 /ai-factory.task 调用）
2. 没有 .ai-factory/PLAN.md → 检查当前 git 分支：
   git branch --show-current
   → 查找 .ai-factory/features/<分支名称>.md（例如，.ai-factory/features/feature-user-auth.md）

优先级：

1. .ai-factory/PLAN.md - 始终优先（来自直接 /ai-factory.task）
2. 分支命名文件 - 如果没有 .ai-factory/PLAN.md（来自 /ai-factory.feature）

读取计划文件 以了解：

• 上下文和设置（测试、日志记录偏好）
• 提交检查点（何时提交）
• 任务依赖关系

步骤 1：加载当前状态

TaskList → 获取所有状态的任务

查找：

• 下一个待处理任务（未阻塞，未完成）
• 任何进行中的任务（首先恢复这些）

步骤 2：显示进度

## 实施进度

✅ 已完成：3/8 个任务
🔄 进行中：任务 #4 - 实施搜索服务
⏳ 待处理：4 个任务

当前任务：#4 - 实施搜索服务

步骤 3：执行当前任务

对于每个任务：

3.1：获取完整详情

TaskGet(taskId) → 获取描述、文件、上下文

3.2：标记为进行中

TaskUpdate(taskId, status: "in_progress")

3.3：实施任务

• 读取相关文件
• 进行必要的更改
• 遵循现有代码模式
• 除非计划包括测试任务，否则不编写测试
• 不创建报告或摘要

3.4：验证实施

• 检查代码编译/运行
• 验证功能正常工作
• 修复任何即时问题

3.5：标记为已完成

TaskUpdate(taskId, status: "completed")

3.6：在计划文件中更新复选框

在完成任务后立即更新计划文件中的复选框：

# 之前
- [ ] 任务 1：创建用户模型

# 之后
- [x] 任务 1：创建用户模型

这是强制性的 — 复选框必须反映实际进度：

• 使用 Edit 工具将 - [ ] 更改为 - [x]
• 在每项任务完成后立即执行此操作
• 即使稍后会提供删除选项
• 计划文件是进度的真相来源

3.7：如果需要，更新 .ai-factory/DESCRIPTION.md

如果在实施期间：

• 添加了新的依赖项/库
• 技术栈更改（例如，添加了 Redis，切换了 ORM）
• 添加了新的集成（例如，Stripe、SendGrid）
• 做出了架构决策

→ 更新 .ai-factory/DESCRIPTION.md 以反映更改：

## 技术栈
- **缓存：** Redis（添加用于会话存储）

这将保持 .ai-factory/DESCRIPTION.md 作为真相来源。

3.8：检查提交检查点

如果计划有提交检查点且当前任务处于检查点：

✅ 任务 1-4 已完成。

这是一个提交检查点。是否准备提交？
建议消息："feat: 添加基础模型和类型"

- [ ] 是，现在提交（/ai-factory.commit）
- [ ] 否，继续到下一个任务
- [ ] 跳过所有提交检查点

3.9：移动到下一个任务或暂停

步骤 4：会话持久化

通过 TaskUpdate 自动保存进度。

暂停时：

当前进度已保存。

已完成：4/8 个任务
下一个任务：#5 - 添加分页支持

要在稍后恢复，运行：
/ai-factory.implement

恢复时（下一个会话）：

/ai-factory.implement

→ 自动查找下一个未完成的任务

步骤 5：完成

当所有任务完成时：

## 实施完成

所有 8 个任务已完成。

分支：feature/product-search
计划文件：.ai-factory/features/feature-product-search.md
修改的文件：
- src/services/search.ts（创建）
- src/api/products/search.ts（创建）
- src/types/search.ts（创建）

下一步是什么？

1. 🔍 /ai-factory.verify — 验证没有遗漏任何内容（推荐）
2. 💾 /ai-factory.commit — 直接提交更改

上下文清理

实施后上下文很重。所有代码更改已保存 — 建议释放空间：

AskUserQuestion: 在继续之前释放上下文？

选项：
1. /clear — 完全重置（推荐）
2. /compact — 压缩历史
3. 保持原样

建议验证：

AskUserQuestion: 所有任务已完成。运行验证？

选项：
1. 先验证 — 运行 /ai-factory.verify 检查完整性（推荐）
2. 跳过到提交 — 直接转到 /ai-factory.commit

如果用户选择“先验证” → 建议调用 /ai-factory.verify。 如果用户选择“跳过到提交” → 建议调用 /ai-factory.commit。

检查是否需要更新文档：

读取计划文件设置。如果文档偏好设置为“是”（来自 /ai-factory.feature 问题），运行 /ai-factory.docs 以更新文档。

如果文档偏好是“否”或未设置 — 静默跳过此步骤。

如果文档偏好是“是”：

📝 更新项目文档...

→ 调用 /ai-factory.docs 分析更改并更新文档。

完成后处理计划文件：

• 如果是 .ai-factory/PLAN.md（直接 /ai-factory.task，不是来自 /ai-factory.feature）：

  是否删除 .ai-factory/PLAN.md？（不再需要）
  - [ ] 是，删除它
  - [ ] 否，保留
  

• 如果是分支命名文件（例如，.ai-factory/features/feature-user-auth.md）：

  • 保留它 - 记录了完成的工作
  • 用户可以在合并前删除，如果愿意

检查是否在 git worktree 中运行：

检测 worktree 上下文：

# 如果 .git 是文件（不是目录），我们在 worktree 中
[ -f .git ]

如果我们在 worktree 中，提供合并回并清理的选项：

您正在并行 worktree 中工作。

  分支：    <当前分支>
  Worktree:  <当前目录>
  主仓库： <主仓库路径>

是否希望将此分支合并到 main 并清理？
- [ ] 是，合并并清理（推荐）
- [ ] 否，我会手动处理

如果用户选择 “是，合并并清理”：

1. 确保所有内容已提交 — 检查 git status。如果存在未提交的更改，建议先 /ai-factory.commit 并等待。

2. 获取主仓库路径：

   MAIN_REPO=$(git rev-parse --git-common-dir | sed 's|/\.git$||')
   BRANCH=$(git branch --show-current)
   

3. 切换到主仓库：

   cd "${MAIN_REPO}"
   

4. 合并分支：

   git checkout main
   git pull origin main
   git merge "${BRANCH}"
   

   如果发生合并冲突：

   ⚠️  检测到合并冲突。手动解决：
     cd <主仓库路径>
     git merge --abort   # 取消
     # 或解决冲突并 git commit
   

   → 在此停止，不继续清理。

5. 移除 worktree 和分支（仅当合并成功时）：

   git worktree remove <worktree路径>
   git branch -d "${BRANCH}"
   

6. 确认：

   ✅ 合并并清理完成！
   
     分支 <分支> 已合并到 main。
     Worktree 已移除。
   
   您现在位于：<主仓库路径>（main）
   

如果用户选择 “否，我会手动处理”，显示提醒：

要在稍后合并并清理：
  cd <主仓库路径>
  git merge <分支>
  /ai-factory.feature --cleanup <分支>

重要：不生成摘要报告、不生成分析文档、不执行收尾任务。

命令

开始/恢复实施

/ai-factory.implement

从下一个未完成的任务继续。

从特定任务开始

/ai-factory.implement 5

从任务 #5 开始（适用于跳过或重做）。

仅检查状态

/ai-factory.implement status

显示进度而不执行。

执行规则

做：

• ✅ 一次执行一个任务
• ✅ 在开始前标记任务为进行中
• ✅ 在完成后标记任务为已完成
• ✅ 遵循现有代码约定
• ✅ 创建任务描述中提到的文件
• ✅ 处理任务中提到的边缘情况
• ✅ 如果任务不明确，停止并询问

不做：

• ❌ 编写测试（除非任务列表明确包括测试任务）
• ❌ 创建报告文件
• ❌ 创建摘要文档
• ❌ 添加不在计划中的任务
• ❌ 未经用户许可跳过任务
• ❌ 将未完成的任务标记为完成

进度显示格式

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 功能：用户认证                            │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ #1 创建用户模型                         │
│ ✅ #2 添加注册端点                         │
│ ✅ #3 添加登录端点                         │
│ 🔄 #4 实施 JWT 生成              ← 当前 │
│ ⏳ #5 添加密码重置                         │
│ ⏳ #6 添加邮箱验证                         │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 进度：3/6（50%）                           │
└─────────────────────────────────────────────┘

处理阻塞

如果任务无法完成：

⚠️ 在任务 #4 遇到阻塞

问题：[问题描述]

选项：
1. 跳过此任务并继续（标记为阻塞）
2. 修改任务方法
3. 停止实施并讨论

您想做什么？

会话连续性

任务在对话/项目状态中持久化。

开始新会话：

用户：/ai-factory.implement

Claude：恢复实施...

找到 3 个已完成任务，5 个待处理。
从任务 #4 继续：实施 JWT 生成

[执行任务 #4]

示例完整流程

会话 1：
  /ai-factory.feature 添加用户认证
  → 创建分支：feature/user-authentication
  → 询问测试（否）、日志记录（详细）
  → /ai-factory.task 创建 6 个任务
  → 保存计划到：.ai-factory/features/feature-user-authentication.md
  → /ai-factory.implement 开始
  → 完成任务 #1、#2、#3
  → 用户结束会话

会话 2：
  /ai-factory.implement
  → 检测分支：feature/user-authentication
  → 读取计划：.ai-factory/features/feature-user-authentication.md
  → 加载状态：3/6 完成
  → 从任务 #4 继续
  → 完成任务 #4、#5、#6
  → 全部完成，建议 /ai-factory.commit

关键规则

1. 从不编写测试 除非任务列表明确包括测试任务
2. 从不创建报告 或完成后的摘要文档
3. 始终标记任务为进行中 在开始工作前
4. 始终标记任务为已完成 在完成后
5. 始终更新计划文件中的复选框 - - [ ] → - [x] 在任务完成后立即执行
6. 保留进度 - 任务跨越会话边界生存
7. 一次一个任务 - 仅专注于当前任务

关键：日志记录要求

在实施代码时始终添加详细日志记录。 AI生成的代码通常有难以调试的细微错误，没有适当的日志记录。

日志记录指南

1. 记录函数进入/退出 带有参数和返回值
2. 记录状态更改 - 变更前后
3. 记录外部调用 - API请求、数据库查询、文件操作
4. 记录错误上下文 - 包括相关变量，不仅仅是错误消息
5. 尽可能使用结构化日志记录（JSON格式）

示例模式

function processOrder(order: Order): Result {
  console.log('[processOrder] 开始', { orderId: order.id, items: order.items.length });

  try {
    const validated = validateOrder(order);
    console.log('[processOrder] 验证通过', { validated });

    const result = submitToPayment(validated);
    console.log('[processOrder] 支付结果', { success: result.success, transactionId: result.id });

    return result;
  } catch (error) {
    console.error('[processOrder] 错误', { orderId: order.id, error: error.message, stack: error.stack });
    throw error;
  }
}

日志管理要求

日志必须可配置且可管理：

1. 使用日志级别 - DEBUG、INFO、WARN、ERROR
2. 基于环境的控制 - LOG_LEVEL 环境变量
3. 易于禁用 - 单个标志或环境变量以关闭详细日志
4. 考虑轮换 - 对于基于文件的日志，实施轮换或使用现有工具

// 好：可配置日志记录
const LOG_LEVEL = process.env.LOG_LEVEL || 'debug';
const logger = createLogger({ level: LOG_LEVEL });

// 好：可以禁用
if (process.env.DEBUG) {
  console.log('[debug]', data);
}

// 坏：硬编码的详细日志，无法关闭
console.log(hugeObject); // 会污染生产日志

为什么这很重要

• AI生成的代码可能没有覆盖的边缘情况
• 日志帮助识别哪里出错
• 没有日志的调试浪费大量时间
• 用户可以稍后移除日志，但开发期间缺少日志成本高昂
• 生产安全 - 日志必须可减少以避免性能问题和存储成本

不要跳过日志记录以“保持代码清洁” - 详细日志记录在实施期间是必需的，但必须是可配置的。