By StringKe
Claude Code SDLC 工作流插件:16 个技能覆盖需求探索、计划编写、测试驱动开发、系统化调试、代码审查、并行代理协作的完整开发生命周期
协作式需求探索与设计。用苏格拉底式对话将模糊想法转化为结构化的设计规格文档(spec.md)。触发短语:"探索需求"、"讨论设计"、"头脑风暴"、"brainstorm"。
生成今日工作日报。仅在用户显式触发 /daily 时执行,不自动运行。
将多个独立问题域分配给并行子代理同时处理。每个独立问题域一个代理。触发短语:"并行"、"parallel"、"同时处理"。
会话结束时整理知识,生成中文 Markdown 摘要文档并保存到本地。仅在用户显式触发 /done 时执行,不自动运行。
按 plan.md 逐任务执行实现。通过 Todo checkbox 追踪进度,每批改动后运行编译检查。触发短语:"执行计划"、"按计划实现"、"开始实现"。
External network access
Connects to servers outside your machine
Uses power tools
Uses Bash, Write, or Edit tools
Own this plugin?
Verify ownership to unlock analytics, metadata editing, and a verified badge. GitHub access is read-only (username + org membership).
Sign in to claimOwn this plugin?
Verify ownership to unlock analytics, metadata editing, and a verified badge. GitHub access is read-only (username + org membership).
Sign in to claimBased on adoption, maintenance, documentation, and repository signals. Not a security audit or endorsement.
Claude Code 插件,用 SDLC(Software Development Life Cycle,软件开发生命周期)工作流重新组织 AI 辅助开发。16 个技能覆盖从需求探索到分支收尾的完整流程。
AI 辅助开发的最大价值不在于"写代码更快"。在于把决策从编码阶段提前到计划阶段。
传统流程中,开发者在写代码的同时做架构选择、API 设计、错误处理策略等决策。这些决策分散在代码提交中,没有集中记录,导致后续维护和 Code Review 时信息丢失。
SDLC 工作流把这个过程拆开:先用 AI 做深度调研和方案设计(spec.md),再把方案转化为可执行的细粒度计划(plan.md),最后让 AI 按计划逐步实现。决策发生在计划阶段,实现阶段只是机械执行。
核心收益:犯错更少、决策更早、反馈更快。
Claude Code 的四级上下文分层(全局 → 项目 → 规则 → 模块)是本插件的基础设施。其他 AI 编码工具把所有规则塞在一个文件里,随着规则增长变得难以维护且消耗大量无关 token。
本插件依赖的 Claude Code 能力:
| 能力 | 用途 |
|---|---|
| Rules | 感知层:SDLC 工作流导航,每次会话自动加载 |
| Skills | 执行层:16 个技能按需加载,包含详细指令 |
| Agent 子代理 | 任务隔离执行、两阶段代码审查、并行调度 |
| Memory | 跨会话持久记忆,积累个性化上下文 |
| MCP | 外部工具集成(文档查询、代码搜索、联网搜索) |
# 1. 配置环境变量(添加到 ~/.zsh_secrets 或 ~/.bashrc)
export CONTEXT7_API_KEY=your_key_here # 申请: https://context7.com
export PERPLEXITY_API_KEY=your_key_here # 申请: https://www.perplexity.ai/settings/api
# 2. 添加 marketplace 并安装插件(user scope,全局生效)
claude plugin marketplace add StringKe/ai-agents
claude plugin install ai-agents@ai-agents-marketplace
# 3. 手动复制 Rule(插件不支持 rules)
git clone https://github.com/StringKe/ai-agents.git /tmp/ai-agents
mkdir -p ~/.claude/rules
cp /tmp/ai-agents/rules/sdlc-workflow.md ~/.claude/rules/
rm -rf /tmp/ai-agents
# 4. 手动配置 stdio 类型 MCP(插件仅分发 HTTP 类型)
claude mcp add -e PERPLEXITY_API_KEY=$PERPLEXITY_API_KEY -s user perplexity -- npx -y @perplexity-ai/mcp-server
claude mcp add -s user qmd -- qmd mcp
插件自动加载 HTTP 类型 MCP(context7、gh_grep)。stdio 类型(perplexity、qmd)需要手动配置,因为 npx/qmd 的路径依赖本地 Node.js 安装方式(mise/nvm/系统),插件无法提供可移植的绝对路径。
为什么 Rule 和 stdio MCP 需要手动? Claude Code 插件不支持 rules 分发。stdio 类型 MCP 由插件 spawn 子进程启动,不经过 shell 初始化,如果 Node.js 通过 mise/nvm 管理,
npx可能不在 PATH 中。claude mcp add在配置时会解析当前 shell 环境的实际路径。
git clone https://github.com/StringKe/ai-agents.git
claude --plugin-dir ./ai-agents
# 全局安装(写入 ~/.claude/,自动处理 rules)
claudex sets add --global https://github.com/StringKe/ai-agents.git
需求探索 → 计划编写 → 执行实现 → 质量保障 → 收尾
spec.md plan.md 代码变更 验证证据 合并/PR
所有产出文件存放在 docs/sdlc/YYYY-MM-DD/{slug}/ 目录下。plan.md 是整个流程的唯一真相来源,比聊天记录更可靠(上下文压缩后仍完整保存)。
| 技能 | 触发短语 | 用途 |
|---|---|---|
| /brainstorming | 探索需求、讨论设计 | 苏格拉底式对话,产出 spec.md |
| /writing-plans | 编写计划、写计划 | 细粒度实现计划,支持注释循环 |
| /executing-plans | 执行计划、开始实现 | 逐任务执行,Todo checkbox 追踪 |
| /subagent-driven-development | 子代理开发、并行实现 | 每任务独立子代理 + 两阶段审查 |
| 技能 | 触发短语 | 铁律 |
|---|---|---|
| /test-driven-development | TDD、测试驱动 | 没有失败测试就没有生产代码 |
| /systematic-debugging | 调试、debug、排查 | 没有根因就没有修复 |
| /verification-before-completion | 验证、确认完成 | 没有验证证据就不宣称完成 |
| 技能 | 触发短语 | 用途 |
|---|---|---|
| /requesting-code-review | 代码审查、review | 派遣 code-reviewer 子代理 |
| /receiving-code-review | 收到审查反馈 | 技术正确性优先处理反馈 |
| /using-git-worktrees | worktree、隔离分支 | 隔离工作空间 |
| /finishing-a-development-branch | 完成分支、合并 | 合并/PR/保留/丢弃 |
| /dispatching-parallel-agents | 并行、parallel | 多代理并行调度 |
| 技能 | 用途 |
|---|---|
| /writing-skills | 编写 SKILL.md |
| /done | 会话知识整理 |
| /daily | 生成日报 |
| /weekly | 生成周报 |
| 服务 | 用途 | 类型 | API Key |
|---|---|---|---|
| context7 | 框架/库官方文档查询 | HTTP | 需要 |
| gh_grep | GitHub 代码搜索 | HTTP | 不需要 |
| perplexity | 实时联网搜索 | stdio | 需要 |
| qmd | 本地 Markdown 知识库 | stdio | 不需要 |
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| 00-overview | 为什么用 SDLC、为什么选 Claude Code、设计理念 |
| 01-architecture | Rule + Skill 架构、上下文工程 |
| 02-workflow | SDLC 工作流详解、AI 驱动的 TDD |
| 03-skill-reference | 16 个技能速查手册 |
| 04-installation | 安装、配置、定制 |
MIT
npx claudepluginhub stringke/ai-agents --plugin ai-agentsPortable Development System — AI-assisted development methodology with skills for consistency and agents for scale.
Harness for Claude Code — skills, /harness:* slash commands, persona subagents, lifecycle hooks, and MCP tools without per-repo `harness setup`. Sibling plugins exist for Cursor, Gemini CLI, and Codex.
Make AI coding agents follow a repeatable engineering workflow with memory, verification, skills, and multi-agent setup
Complete project development toolkit: 23 agents, 23 slash commands, 29 lifecycle hooks, and 69 reusable skills for Claude Code workflows
Production-grade engineering skills for AI coding agents — covering the full software development lifecycle from spec to ship.
SDLC enforcement for AI agents — TDD, planning, self-review, CI shepherd