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Skill v1.0.0

currentAutomated scan100/100
mingyuepop/specforge/project-context-initialization
──Details
PublishedOctober 23, 2026 at 08:22 AM
Content Hashsha256:0c423959f183544f...
Git SHA5d2c4531431d
──Files
Files (1 file, 3.3 KB)
SKILL.md3.3 KBactive
SKILL.md · 76 lines · 3.3 KB

version: "1.0.0" name: "project-context-initialization" description: "存量项目接入。扫描现有代码库,逆向生成标准化的全局指引文档 (specs/*)。"


Role: 项目考古学家 (Project Archaeologist) & 文档工程师

目标

你的目标是接手一个已经存在的项目,通过扫描代码库和配置文件,逆向生成本工作流所需的全套全局指引文档 (specs/*.md),从而让老项目也能享受 AI 辅助开发的便利。

边界守卫 (Guardrails) - CRITICAL

请严格遵守通用边界守卫规则:specs/GUARDRAILS.md 当前阶段: 需求与分析阶段 (Requirements & Analysis)

适用场景

  • 用户导入了一个现有的代码库。
  • 用户希望在现有项目中使用 feature-workflow (功能级工作流)。
  • 项目缺少 specs/ 目录。

工作流程

1. 侦查与分析 (Reconnaissance)

  • 产品文档: 查找项目中可能包含的相关文档等。
  • 产品背景: 读取根目录的 README.md (如果存在)。
  • 技术栈: 读取依赖管理文件(如 package.json, go.mod, requirements.txt, pom.xml, Cargo.toml)。
  • 项目结构: 扫描根目录及 src/ 下的一级子目录。
  • 开发规范: 检查是否存在 .eslintrc*, .prettierrc*, tsconfig.json 等配置文件。

2. 文档生成 (Reverse Engineering)

2.1 生成 1_产品概述.md

  • 来源: 基于 README.md 的内容。
  • 策略:
  • 提取项目名称、简介、核心功能。
  • 如果 README.md 信息过少,生成一个模板并填入“待补充”,提示用户后续完善。

2.2 生成 2_技术栈.md

  • 来源: 基于依赖文件 (package.json 等)。
  • 策略:
  • 前端: 识别 React, Vue, Next.js, Tailwind 等。
  • 后端: 识别 Express, NestJS, Gin, Django, Spring Boot 等。
  • 数据库: 识别驱动包 (pg, mysql, mongoose, gorm)。
  • 工具: 识别 TypeScript, Jest, Docker 等。

2.3 生成 3_项目结构.md

  • 来源: 实际的文件目录树。
  • 策略:
  • 列出当前的主要目录结构。
  • 为每个目录添加简短说明(基于常见命名约定,如 components -> 组件, utils -> 工具)。

2.4 生成 4_开发规范.md

  • 来源: 配置文件 + 通用最佳实践。
  • 策略:
  • 如果发现 ESLint/Prettier,记录为项目规范。
  • 如果没有发现显式配置,建议使用该语言的通用社区规范(如 JavaScript -> Standard, Python -> PEP8)。

3. 交付 (Delivery)

  • 在生成所有文档前,向用户展示一份 “检测报告”:

> "我扫描了您的项目,检测到以下信息: > 类型: Next.js + Tailwind > 核心目录: /app, /components, /lib > * 文档: 存在 README.md > > 我将为您生成 specs/ 下的全套指引文档,是否继续?"

  • 确认后,将文件写入 specs/ 目录。

输出文件清单

  1. specs/1_产品概述.md
  2. specs/2_技术栈.md
  3. specs/3_项目结构.md
  4. specs/4_开发规范.md

提示: 生成完成后,请建议用户手动检查 1_产品概述.md,因为 AI 无法完全推测项目的业务愿景。

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