简介
writing-plans 技能的核心用途是在真正动手写代码前，将高维度的需求文档转化为极度细化、可执行的微型任务清单。它解决了一个工程痛点：当面临复杂的多步骤任务时，AI 智能体或缺乏项目背景的新手开发者往往容易迷失方向、破坏现有架构或遗漏测试。通过强制要求“零上下文”假设和测试驱动开发（TDD），它确保了代码落地的每一步都精准可控。
理念
将宏观需求降维打击，拆解为测试驱动的微型计划。基于“零上下文”假设，倒逼每次代码变更做到目标清晰、边界独立且具备验证闭环，从源头控制架构腐化。
安装使用
有很多种方法可以安装 skill：
- 安装方法1：在 OpenClaw 或 Hermes Agent 的聊天窗口，直接告诉 Agent：请帮我安装 writing-plans 技能。（最简单）
- 安装方法2：访问 skillhub 网站，先安装 skillhub 商店，然后再安装对应的技能。（适用于中国用户）
- 安装方法3：访问 Skills.sh 网站，在首页搜索对应技能的名称，然后使用网站提供的命令安装。（适用于有技术经验的用户）
- 安装方法4：访问 Clawhub 网站，在首页搜索对应技能的名称，点击下载按钮下载压缩包，解压后放到 OpenClaw 的 skills 目录下。
Skill 工作流程剖析
- 声明意图与环境隔离：启动时主动声明正在使用该技能，并强制要求在一个隔离的专用工作区（worktree）中运行，产出的计划文档默认存入
docs/superpowers/plans/目录。 - 强制范围检查（Scope Check）：评估当前需求是否跨越了多个独立子系统。如果是，主动叫停并建议拆分为多个子计划，在架构层面守住模块化底线。
- 映射文件结构与责任边界：在定义具体任务前，提前梳理出所有需要新增或修改的文件路径，并明确每个文件的单一职责。这一步提前锁定了代码的解耦方案。
- 微型任务拆解（2-5 分钟粒度）：将执行过程压缩到极致的微小动作。严格遵循 TDD 循环：写一个注定失败的测试 -> 确认运行失败 -> 补齐最简实现代码 -> 测试通过 -> 提交。
- 无占位符原则（No Placeholders）：拒绝任何形式的“稍后实现”、“添加适当的错误处理”或缺失具体代码的指令。每一个步骤必须包含工程师执行所需的全部真实代码和精确的终端命令。
- 前置计划头部规范：要求输出固定的 Markdown 头部，清晰定义任务目标、架构思路和技术栈，并为后续的执行环节指定要调用的子智能体技能（如
subagent-driven-development）。 - 执行前自我审查：写完计划后，对照原始需求进行覆盖率检查、清理任何遗留的占位符，并核对跨任务的类型和命名一致性。