openspec-continue-change

Continuer à travailler sur un changement OpenSpec en créant l'artefact suivant. Utilisez quand l'utilisateur souhaite faire progresser son changement, créer l'artefact suivant ou continuer…

npx skills add https://github.com/rivet-dev/actors --skill openspec-continue-change

Continue working on a change by creating the next artifact.

Input: Optionally specify a change name. If omitted, check if it can be inferred from conversation context. If vague or ambiguous you MUST prompt for available changes.

Steps

  1. If no change name provided, prompt for selection

    Run openspec list --json to get available changes sorted by most recently modified. Then use the AskUserQuestion tool to let the user select which change to work on.

    Present the top 3-4 most recently modified changes as options, showing:

    • Change name
    • Schema (from schema field if present, otherwise "spec-driven")
    • Status (e.g., "0/5 tasks", "complete", "no tasks")
    • How recently it was modified (from lastModified field)

    Mark the most recently modified change as "(Recommended)" since it's likely what the user wants to continue.

    IMPORTANT: Do NOT guess or auto-select a change. Always let the user choose.

  2. Check current status

    openspec status --change "<name>" --json
    

    Parse the JSON to understand current state. The response includes:

    • schemaName: The workflow schema being used (e.g., "spec-driven")
    • artifacts: Array of artifacts with their status ("done", "ready", "blocked")
    • isComplete: Boolean indicating if all artifacts are complete
  3. Act based on status:


    If all artifacts are complete (isComplete: true):

    • Congratulate the user
    • Show final status including the schema used
    • Suggest: "All artifacts created! You can now implement this change or archive it."
    • STOP

    If artifacts are ready to create (status shows artifacts with status: "ready"):

    • Pick the FIRST artifact with status: "ready" from the status output
    • Get its instructions:
      openspec instructions <artifact-id> --change "<name>" --json
      
    • Parse the JSON. The key fields are:
      • context: Project background (constraints for you - do NOT include in output)
      • rules: Artifact-specific rules (constraints for you - do NOT include in output)
      • template: The structure to use for your output file
      • instruction: Schema-specific guidance
      • outputPath: Where to write the artifact
      • dependencies: Completed artifacts to read for context
    • Create the artifact file:
      • Read any completed dependency files for context
      • Use template as the structure - fill in its sections
      • Apply context and rules as constraints when writing - but do NOT copy them into the file
      • Write to the output path specified in instructions
    • Show what was created and what's now unlocked
    • STOP after creating ONE artifact

    If no artifacts are ready (all blocked):

    • This shouldn't happen with a valid schema
    • Show status and suggest checking for issues
  4. After creating an artifact, show progress

    openspec status --change "<name>"
    

Output

After each invocation, show:

  • Which artifact was created
  • Schema workflow being used
  • Current progress (N/M complete)
  • What artifacts are now unlocked
  • Prompt: "Want to continue? Just ask me to continue or tell me what to do next."

Artifact Creation Guidelines

The artifact types and their purpose depend on the schema. Use the instruction field from the instructions output to understand what to create.

Common artifact patterns:

spec-driven schema (proposal → specs → design → tasks):

  • proposal.md: Ask user about the change if not clear. Fill in Why, What Changes, Capabilities, Impact.
    • The Capabilities section is critical - each capability listed will need a spec file.
  • specs//spec.md: Create one spec per capability listed in the proposal's Capabilities section (use the capability name, not the change name).
  • design.md: Document technical decisions, architecture, and implementation approach.
  • tasks.md: Break down implementation into checkboxed tasks.

For other schemas, follow the instruction field from the CLI output.

Guardrails

  • Create ONE artifact per invocation
  • Always read dependency artifacts before creating a new one
  • Never skip artifacts or create out of order
  • If context is unclear, ask the user before creating
  • Verify the artifact file exists after writing before marking progress
  • Use the schema's artifact sequence, don't assume specific artifact names
  • IMPORTANT: context and rules are constraints for YOU, not content for the file
    • Do NOT copy <context>, <rules>, <project_context> blocks into the artifact
    • These guide what you write, but should never appear in the output

Plus de skills de rivet-dev

multiplayer-game
rivet-dev
Modèles pragmatiques pour la construction de jeux multijoueurs : matchmaking, boucles de tick, état en temps réel, gestion des intérêts et validation. Inclut du code de démarrage et des modèles d'architecture pour 10 types de jeux (bataille royale, arène, style IO, monde ouvert, party, physique 2D/3D, classé, tour par tour, idle) avec topologie des acteurs, diagrammes de cycle de vie et stratégies de netcode. Couvre les fondamentaux de la simulation serveur : boucles en temps réel fixes vs mises à jour pilotées par actions, sélection du moteur physique (Rapier 2D/3D) et spatial...
rivetkit
rivet-dev
Calcul persistant et avec état pour agents IA, applications multijoueurs et automatisation de workflows. Les acteurs sont des processus mémoire persistants qui conservent l'état entre les requêtes sans allers-retours en base de données, avec mise à l'échelle automatique de zéro à des millions d'instances simultanées. Communication en temps réel intégrée via WebSockets et événements, files d'attente durables pour le traitement ordonné des messages, et SQLite pour les requêtes de données structurées. L'état persiste après les redémarrages et les pannes via Rivet Cloud ou en auto-hébergement...
ai-agent
rivet-dev
Construisez un backend d'agent IA avec mémoire persistante : un acteur Rivet par conversation, gestion des messages en file d'attente et diffusion des réponses LLM en temps réel sous forme d'événements.
ai-agent-workspace
rivet-dev
Offrez à chaque agent IA son propre ordinateur : un espace de travail persistant avec un système de fichiers, des processus, des shells, un réseau et des sessions d’agent sur un environnement léger en processus…
chat-room
rivet-dev
Construisez un backend de salon de discussion en temps réel avec Rivet Actors : un acteur par salon, un historique des messages basé sur SQLite, et une diffusion WebSocket à chaque client connecté.
collaborative-text-editor
rivet-dev
Construire un backend d'éditeur de texte collaboratif avec les CRDT Yjs et les acteurs Rivet : des acteurs par document relaient les mises à jour de synchronisation et de conscience et persistent les instantanés.
cron-jobs
rivet-dev
Tâches cron durables avec Rivet Actors : les minuteurs schedule.after et schedule.at survivent aux redémarrages et aux pannes, plus le réarmement des tâches récurrentes et les gestionnaires idempotents.
live-cursors
rivet-dev
Curseurs en direct et présence multijoueur avec Rivet Actors : état du curseur par connexion, mises à jour en temps réel via événements ou WebSockets bruts, et limitation de débit.