Stats
Actions
Tags
From kflow
快速执行 1–3 处低风险代码重构，确认后直接修改并跑测试自证。适用于单函数/单组件局部优化，可被“快速重构”“小重构”“简单优化下 XX 函数”等短语自动触发。
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/kflow:k-refactor-ffThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
开始任何判断或动作前，先读取 `.kflow/attention.md`；缺失则视为骨架不完整，提示先补齐或运行 `k-onboard`。
开始任何判断或动作前，先读取 .kflow/attention.md；缺失则视为骨架不完整，提示先补齐或运行 k-onboard。
用户说"优化一下这个函数"而改动明显很小（单函数变长、组件里抽个 composable、一段重复代码合并）时走完整三阶段太重。fastforward 让 AI 像平时一样直接改但守住底线——行为等价、引用经典方法、跑测试自证。
很轻：没有 scan 清单、没有 design doc、没有 checklist，改完一句话汇报就行。
任一不过就退到 k-refactor：
完整 scan 阶段是 7 条入场检查，这里压成最关键 3 条——剩下 4 条（跨模块 / 全口味 / 生成代码 / 扫不完）在"范围真的小吗"里已被隐含排除。
fastforward 不读完整方法库，但要守住"每一处改动都能对应到一个经典重构方法"。AI 心里想不出"我这步是 Extract Function / Memoization / Guard Clauses / ..." 里的哪一个 → 这次不是简单重构退完整流程查方法库。
常用方法（覆盖 fastforward 80% 场景）：
想做的动作不在这几种里、不是开箱即用的经典方法（涉及 Parallel Change / Strangler Fig / 分层纠偏）→ 退完整流程。
一句话回用户："我打算做 {方法名}，动 {具体文件/函数}，改动点 {N} 处，预计影响 {范围}。确认就开干。"
确认就下一步。用户说"还有个 X 要改"——评估 X 是否破坏入场 3 条，破坏了就退完整流程。
按经典方法步骤改。不产出 design doc / checklist，代码直接落盘。
✓ 已完成。方法：{方法名}。改动：{文件路径:行号范围}。验证：{跑了什么测试 / 通过情况}。
有偏离 / apply 过程中发现想再改点别的 → 停下问用户不发挥。
默认不建 .kflow/refactors/ 目录——fastforward 的价值就在不留存档。
例外：用户明确"这次要留个记录" → 建 .kflow/refactors/{YYYY-MM-DD}-{slug}/{slug}-refactor-note.md，内容就是上面那句汇报 + 一段"做了什么 / 为什么"。不写 design / checklist。
改到一半出现以下任一，停下告诉用户"比预期复杂，建议切回完整流程"：
切回：触发 k-refactor 从 scan 开始。已改的部分要么提交保留、要么 git restore 回到干净状态再扫。
k-refactor/SKILL.md — 完整 refactor 流程k-refactor/reference/methods.md — 完整方法库.kflow/reference/system-overview.md — kflow 体系总览npx claudepluginhub kunbo928/kflowCreates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.