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从功能描述和用户故事中创建清晰、可测试的规范

夜市技能——从claude-night-market/spec-kit.. 对于代理,钩子和命令的全部体验,安装克劳德代码插件.

功能概述

夜市技能——从claude-night-market/spec-kit.. 对于代理,钩子和命令的全部体验,安装克劳德代码插件.是一项面向实际任务的技能,主要用于Spec Writing.;Overview.;

核心要点

  • Create clear, compl。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Night Market 技能 — 来源于 claude-night-market/spec-kit。如需获得包含 agent、hook 和命令的完整体验,请安装 Claude Code 插件。

规格编写(Spec Writing)

概述

从自然语言描述的功能需求出发,生成清晰、完整且可测试的规格文档。规格应聚焦于用户价值与业务需求,避免涉及实现细节。

适用场景

  • 新建功能规格文档
  • 优化已有规格文档
  • 编写用户故事与验收标准
  • 定义成功标准

不适用场景

  • 生成具体实现任务 —— 请使用 task-planning

核心原则

聚焦用户价值与业务需求,而非实现细节;除非绝对必要,否则不得在需求定义中指定技术选型;确保每项需求均可测试、可验证,并具备可衡量的判定标准;尽量减少模糊性标记(clarification markers),基于行业惯例做出合理假设,并明确记录这些假设。

规格文档结构

必需章节

  1. 概述 / 上下文(Overview/Context):该功能解决什么问题?
  2. 用户场景(User Scenarios):谁使用它?如何使用?
  3. 功能需求(Functional Requirements):它必须具备哪些能力?
  4. 成功标准(Success Criteria):我们如何判断它已正确工作?

可选章节

  • 成功标准(当性能或安全性至关重要时)
  • 边界情况(Edge Cases)(当需要特殊处理时)
  • 依赖项(Dependencies)(当涉及外部系统时)
  • 假设条件(Assumptions)(当基于不完整信息作出决策时)

参见:modules/specification-structure.md 获取详细模板与编写指南

质量检查清单

  • 不含任何实现细节
  • 所有需求均可测试且无歧义
  • 成功标准具备可衡量性
  • 用户场景覆盖主要业务流程
  • 已识别关键边界情况
  • 范围界定清晰明确

成功标准速查参考

良好示例(以用户为中心、可衡量、技术无关)

  • “用户可在 3 分钟内完成结账流程”
  • “系统支持 10,000 名并发用户”
  • “95% 的搜索请求在 1 秒内返回结果”

不良示例(聚焦实现、内部指标)

  • “API 响应时间低于 200ms” → 应改为:“页面加载耗时不超过 2 秒”
  • “Redis 缓存命中率高于 80%” → 应改为:“高频访问数据加载无明显延迟”
  • “React 组件渲染高效” → 应改为:“UI 更新过程中无可见掉帧现象”

参见:modules/success-criteria-patterns.md 获取详细示例与转换方法说明

相关技能

  • speckit-orchestrator:工作流协调
  • task-planning:将规格转化为具体任务

故障排查

常见问题

若规格描述过于模糊,请使用 success-criteria-patterns 模块来强制引入可衡量的结果;若规格中混入了实现细节,请对照“核心原则”进行审查并重构,使其回归对用户行为的关注。

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