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playbook/templates/prompts/system/agent-behavior.template.md

1.7 KiB
Raw Blame History

工作流入口

路由原则

  • 需求不明确：先看 docs/prompts/coding/clarify.md
  • 需要设计或拆解方案：走 using-superpowers → $brainstorming → $writing-plans
  • brainstorming 结束后：立即 playbook.py -record-spec <path> -progress memory-bank/progress.md
  • writing-plans 结束后：立即 playbook.py -record-plan <path> -progress memory-bank/progress.md
  • 需要执行已有 Plan：先 main_loop.py claim，再走 $executing-plans
  • 如为代码类执行：在 $executing-plans 前强制叠加 karpathy-guidelines，并同时遵循 .agents/ 与 AGENT_RULES.md
  • 需要确认改动是否站得住：看 docs/prompts/coding/verify-change.md
  • 一轮工作收尾：看 docs/prompts/coding/close-task.md
  • 需要更新上下文：看 docs/prompts/coding/update-memory.md
  • 需要评审 MR/PR：看 docs/prompts/coding/code-review.md

最小工作流

需求不清 -> clarify
需求明确 -> using-superpowers / brainstorming / writing-plans
brainstorming 完成 -> record planning/spec
writing-plans 完成 -> record plan/executor/constraints
进入执行 -> claim -> executing-plans
代码执行 -> + karpathy-guidelines + .agents + AGENT_RULES
执行结束 -> finish -> update-memory
准备交付 -> verify-change
本轮结束 -> close-task
上下文变化 -> update-memory

说明

  • prompts/ 是入口，不是规则权威
  • 稳定约束写入 memory-bank/ 或 AGENT_RULES.local.md
  • 执行留痕以 memory-bank/progress.md 的 workflow-state 与 plan-status 为准

最后更新：{{DATE}}