research-driven-planning
以研究為基礎的風險緩解進行專案規劃
停止基於假設進行開發。此技能使用 6 個代理研究團隊和 5 次迭代的事前驗屍分析,創建基於證據的專案計畫,失敗信心度低於 3%。
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Teste es
Verwendung von "research-driven-planning". Build a payment processing API with PCI compliance
Erwartetes Ergebnis:
- 包含完整功能性和非功能性需求的 SPEC.md
- 研究綜合報告,包含 15 個以上關於支付安全的證據來源
- 技術建議:Stripe vs Adyen,信心度 89%
- 增強計畫,包含 47 個任務和依賴關係映射
- 風險登記簿,緩解了 23 種失敗模式
- 最終失敗信心度:經過 5 次事前驗屍迭代後為 2.1%
- 規劃套件已準備好用於 Loop 2 實作
Verwendung von "research-driven-planning". Create a mobile app backend with real-time features
Erwartetes Ergebnis:
- 基於 20 個證據來源的技術堆疊建議
- GraphQL vs REST 比較,附帶信心分數
- 包含 WebSocket 處理的即時基礎設施計畫
- 100K 並發用戶的可擴展性評估
- 事前驗屍識別出 31 種失敗模式及緩解措施
- 最終失敗信心度:經過 7 次迭代後為 1.8%
Sicherheitsaudit
SicherDocumentation-only skill containing no executable code. All 193 static findings are false positives triggered by documentation patterns: shell syntax examples, markdown code formatting, Graphviz diagram labels, and JSON metadata. The skill describes a project planning methodology with example commands and workflow diagrams.
Risikofaktoren
🌐 Netzwerkzugriff (1)
📁 Dateisystemzugriff (77)
⚙️ Externe Befehle (83)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
設計複雜的分散式系統
在建構微服務之前,研究身份驗證模式、評估安全框架,並對可擴展性失敗進行事前驗屍。
驗證技術決策
基於證據的技術選擇與風險分析,防止代價高昂的轉向,並通過失敗預防確保 2 至 3 倍的投資回報率。
規劃合規性關鍵功能
全面研究法規要求和安全標準,提供稽核軌跡的記錄緩解策略。
Probiere diese Prompts
I need to build a user authentication system with JWT tokens, refresh tokens, and role-based access control. The API uses Express.js and PostgreSQL. Use research-driven planning to create a comprehensive specification and risk-mitigated implementation plan.
Design a real-time notification system that handles 1M concurrent WebSocket connections across multiple regions. Include message queuing, rate limiting, and failover strategies. Perform comprehensive research on proven patterns and pre-mortem all failure modes.
Build a HIPAA-compliant patient data processing pipeline with end-to-end encryption, audit logging, and data anonymization. Research regulatory requirements and security best practices. Include Byzantine consensus pre-mortem for all compliance risks.
Migrate a monolithic Java EE application to cloud-native microservices while maintaining zero downtime. Research strangler fig patterns, database migration strategies, and circuit breaker implementations. Plan for rollback scenarios and data consistency challenges.
Bewährte Verfahren
- 提供詳細的限制條件,包括時間表、預算和技術限制,以有效聚焦研究
- 審查研究綜合報告中信心分數低於 70% 的部分,並為關鍵決策請求額外證據
- 如果失敗信心度在 5 次迭代後仍高於 3%,則迭代事前驗屍週期
Vermeiden
- 對熟悉的技術跳過研究階段。隱藏的風險會在生產環境中出現。
- 接受低於 66% 的拜占庭共識一致性。表示風險分析不足。
- 倉促完成規格說明。不完整的需求導致 40% 的專案失敗。
Häufig gestellte Fragen
此技能是否與非 Claude Code 環境相容?
如果事前驗屍未能收斂到低於 3% 的信心度會怎樣?
這如何與現有的專案管理工具整合?
研究期間我的專案數據安全嗎?
研究階段耗時過長。如何加速?
這與標準專案規劃有何不同?
Entwicklerdetails
Autor
DNYoussefLizenz
MIT
Repository
https://github.com/DNYoussef/ai-chrome-extension/tree/main/.claude/skills/research-driven-planningRef
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