name: scaffold-layer description: 创建项目的最小可行代理层结构。用于向新项目添加代理能力。 argument-hint: [project-name] allowed-tools: 读取, 写入, Bash, Glob

脚手架层

创建项目的最小可行代理层结构。

参数

$ARGUMENTS: 项目名称或目标目录

指令

您正在为项目搭建一个最小可行的代理层。

步骤 1: 创建目录结构

mkdir -p specs
mkdir -p .claude/commands
mkdir -p adws/adw_modules
mkdir -p agents

步骤 2: 创建任务模板

创建 .claude/commands/chore.md:

# 任务规划

为此任务创建详细的实施计划。

## 任务描述
$ARGUMENTS

## 指令

1. 分析任务需求
2. 识别要修改的文件
3. 创建逐步实施计划
4. 定义验证标准

## 输出

在 `specs/chore-{timestamp}-{name}.md` 处创建规格文件

包括:
- 任务概述
- 要修改的文件
- 实施步骤
- 验证清单

步骤 3: 创建实施模板

创建 .claude/commands/implement.md:

# 实施

实施提供的计划。

## 计划文件
$ARGUMENTS

## 指令

1. 完全阅读计划文件
2. 按顺序实施每个步骤
3. 根据标准验证
4. 报告更改

## 输出

报告包括:
- 所做的更改 (git diff --stat)
- 验证结果
- 遇到的任何问题

步骤 4: 创建代理模块存根

创建 adws/adw_modules/__init__.py:

"""
ADW 模块 - 核心代理执行工具。

待实现:
- agent.py: Claude Code 子进程执行
- data_types.py: Pydantic 请求/响应模型
"""

步骤 5: 创建 README

创建 adws/README.md:

# AI 开发者工作流

此目录包含此项目的代理层。

## 结构

- `adw_modules/`: 核心执行模块
- `adw_*.py`: 工作流脚本

## 入门指南

1. 实现 `adw_modules/agent.py`，包含 Claude Code 执行
2. 创建网关脚本 (例如，`adw_prompt.py`)
3. 构建组合工作流 (例如，`adw_chore_implement.py`)

## 使用

从项目根目录运行工作流:
```bash
python adws/adw_prompt.py "您的提示语"

步骤 6: 报告结构

输出

报告创建的结构:

## 代理层已搭建

**项目:** {name}
**日期:** {today}

### 创建的目录
- specs/
- .claude/commands/
- adws/adw_modules/
- agents/

### 创建的文件
- .claude/commands/chore.md
- .claude/commands/implement.md
- adws/adw_modules/__init__.py
- adws/README.md

### 后续步骤
1. 实现 `adws/adw_modules/agent.py`:
   - Claude Code 子进程执行
   - 请求/响应数据模型
   - 输出文件处理

2. 创建网关脚本 `adws/adw_prompt.py`:
   - 使用 click 的 CLI 接口
   - 唯一 ID 生成
   - 丰富的控制台输出

3. 创建组合工作流 `adws/adw_chore_implement.py`:
   - 执行 /chore 生成计划
   - 使用计划执行 /implement

### 生产时间
估计 5-8 小时完成 MVP

备注

此操作创建了最简结构
下一步是实现 agent.py 执行模块
查看 @minimum-viable-agentic 技能以获取完整实施指南