/install iterate-planning
需求迭代工作流 (Iterate Planning)
基于 Ralph Loops 三阶段工作流,适配 OpenClaw 原生实现。
核心哲学
Human roles shift from "telling the agent what to do" to "engineering conditions where good outcomes emerge naturally through iteration."
三个原则:
- Context is scarce — 保持每次迭代精简
- Plans are disposable — 漂移的计划重新生成比修复更划算
- Backpressure beats direction — 工程化环境让错误的输出自动被拒绝
三阶段工作流
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1: 需求访谈 │
│ 结构化对话 → 识别JTBD → 拆分Topics → 产出 specs/*.md │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Phase 2: 计划 │
│ Gap分析(specs vs code) → 产出 IMPLEMENTATION_PLAN.md │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Phase 3: 迭代执行 │
│ 每次一个任务 → 全新上下文 → 验证 → 提交 → 下一任务 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Phase 1: 需求访谈
目标:在动手写代码之前,真正理解要做什么。
触发:用户说"讨论需求"、"需求访谈"、"帮我理清需求"
流程:
- 使用
templates/requirements-interview.md模板进行结构化访谈 - 识别 JTBD(Jobs to Be Done)— 用户真正要解决的Outcome,不是功能列表
- 把 JTBD 拆分成 Topics of Concern(每个 topic 一个独立维度)
- 用"一个句子,不带and"测试 — 能说出来的是一个topic,说不出来的是多个
- 每个 Topic 写一份
specs/topic-xxx.md
完成标志:
- 每个 Topic 都有
specs/*.md - 每个 spec 包含:需求描述、验收标准、边界情况
交付物:
project/
└── specs/
├── topic-a.md
├── topic-b.md
└── ...
Phase 2: 计划
目标:生成可执行的任务清单,不写代码。
触发:需求完备后,用户说"开始计划"、"可以拆任务了"
流程:
- 读取
specs/*.md所有需求 - 如有现有代码,研究 codebase
- 对比 specs vs code(Gap Analysis)
- 生成
IMPLEMENTATION_PLAN.md(带优先级的任务列表)
模板:templates/planning-prompt.md
完成标志:
IMPLEMENTATION_PLAN.md存在- 每个任务有优先级标注
- 任务列表完整覆盖所有 specs
交付物:
project/
├── specs/
├── IMPLEMENTATION_PLAN.md
└── ...
Phase 3: 迭代执行
目标:每次做一个任务,全新上下文,保持 agent 在"聪明区域"。
触发:计划完备后,用户说"开始执行"、"迭代构建"
核心洞察:
- 一次一任务 — 保持上下文精简,agent 保持高效
- 全新上下文 — 每次迭代从头开始,之前的错误不累积
- 验证 + 提交 — 每个任务完成后必须验证才能提交
流程:
- 读取
IMPLEMENTATION_PLAN.md - 选最高优先级任务
- 研究 codebase(不要假设未实现)
- 执行任务
- 运行验证(backpressure)
- 更新 plan(标记完成)
- 提交 commit
- 循环直到 plan 完成
模板:templates/build-prompt.md
完成标志:
IMPLEMENTATION_PLAN.md所有任务标记 done- 每次迭代有对应 commit
触发词指南
| 用户说 | Agent 动作 |
|---|---|
| "讨论需求"、"需求访谈" | 启动 Phase 1 需求访谈 |
| "开始计划"、"可以拆任务了" | 启动 Phase 2 计划生成 |
| "开始执行"、"迭代构建" | 启动 Phase 3 迭代执行 |
| "Ralph Loop"、"迭代" | 询问用户要哪个 phase |
文件结构
iterate-planning/
├── SKILL.md # 本文件
├── AGENTS.md # 操作员指南
└── templates/
├── requirements-interview.md # 需求访谈模板
├── planning-prompt.md # 计划生成提示词
└── build-prompt.md # 构建执行提示词
为什么有效
| 问题 | 解法 |
|---|---|
| 需求不清晰就动手 | Phase 1 强制结构化访谈 |
| 计划赶不上变化 | Plans are disposable — 重新生成比修复更划算 |
| 上下文膨胀导致幻觉 | 一次一任务,全新上下文 |
| 错误累积难以追溯 | 每次验证 + 提交,自然 checkpoint |
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install iterate-planning - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/iterate-planning触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
需求迭代工作流 是什么?
基于 Ralph Loops 三阶段工作流理念,适配 OpenClaw 架构。 需求迭代工作流:需求讨论 → 计划拆解 → 迭代执行。 触发条件:用户说"讨论需求"、"开始计划"、"迭代执行"、"需求访谈. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 113 次。
如何安装 需求迭代工作流?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install iterate-planning」即可一键安装,无需额外配置。
需求迭代工作流 是免费的吗?
是的,需求迭代工作流 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
需求迭代工作流 支持哪些平台?
需求迭代工作流 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 需求迭代工作流?
由 cloudyli(@cloudyli)开发并维护,当前版本 v1.0.0。