writing-plans

โดย openai

ใช้เมื่อคุณมีสเปกหรือข้อกำหนดสำหรับงานที่มีหลายขั้นตอน ก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ด

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill writing-plans

Writing Plans

Overview

Write comprehensive implementation plans assuming the engineer has zero context for our codebase and questionable taste. Document everything they need to know: which files to touch for each task, code, testing, docs they might need to check, how to test it. Give them the whole plan as bite-sized tasks. DRY. YAGNI. TDD. Frequent commits.

Assume they are a skilled developer, but know almost nothing about our toolset or problem domain. Assume they don't know good test design very well.

Announce at start: "I'm using the writing-plans skill to create the implementation plan."

Context: If working in an isolated worktree, it should have been created via the superpowers:using-git-worktrees skill at execution time.

Save plans to: docs/superpowers/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md

  • (User preferences for plan location override this default)

Scope Check

If the spec covers multiple independent subsystems, it should have been broken into sub-project specs during brainstorming. If it wasn't, suggest breaking this into separate plans — one per subsystem. Each plan should produce working, testable software on its own.

File Structure

Before defining tasks, map out which files will be created or modified and what each one is responsible for. This is where decomposition decisions get locked in.

  • Design units with clear boundaries and well-defined interfaces. Each file should have one clear responsibility.
  • You reason best about code you can hold in context at once, and your edits are more reliable when files are focused. Prefer smaller, focused files over large ones that do too much.
  • Files that change together should live together. Split by responsibility, not by technical layer.
  • In existing codebases, follow established patterns. If the codebase uses large files, don't unilaterally restructure - but if a file you're modifying has grown unwieldy, including a split in the plan is reasonable.

This structure informs the task decomposition. Each task should produce self-contained changes that make sense independently.

Bite-Sized Task Granularity

Each step is one action (2-5 minutes):

  • "Write the failing test" - step
  • "Run it to make sure it fails" - step
  • "Implement the minimal code to make the test pass" - step
  • "Run the tests and make sure they pass" - step
  • "Commit" - step

Plan Document Header

Every plan MUST start with this header:

# [Feature Name] Implementation Plan

> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.

**Goal:** [One sentence describing what this builds]

**Architecture:** [2-3 sentences about approach]

**Tech Stack:** [Key technologies/libraries]

---

Task Structure

### Task N: [Component Name]

**Files:**
- Create: `exact/path/to/file.py`
- Modify: `exact/path/to/existing.py:123-145`
- Test: `tests/exact/path/to/test.py`

- [ ] **Step 1: Write the failing test**

```python
def test_specific_behavior():
    result = function(input)
    assert result == expected
```

- [ ] **Step 2: Run test to verify it fails**

Run: `pytest tests/path/test.py::test_name -v`
Expected: FAIL with "function not defined"

- [ ] **Step 3: Write minimal implementation**

```python
def function(input):
    return expected
```

- [ ] **Step 4: Run test to verify it passes**

Run: `pytest tests/path/test.py::test_name -v`
Expected: PASS

- [ ] **Step 5: Commit**

```bash
git add tests/path/test.py src/path/file.py
git commit -m "feat: add specific feature"
```

No Placeholders

Every step must contain the actual content an engineer needs. These are plan failures — never write them:

  • "TBD", "TODO", "implement later", "fill in details"
  • "Add appropriate error handling" / "add validation" / "handle edge cases"
  • "Write tests for the above" (without actual test code)
  • "Similar to Task N" (repeat the code — the engineer may be reading tasks out of order)
  • Steps that describe what to do without showing how (code blocks required for code steps)
  • References to types, functions, or methods not defined in any task

Remember

  • Exact file paths always
  • Complete code in every step — if a step changes code, show the code
  • Exact commands with expected output
  • DRY, YAGNI, TDD, frequent commits

Self-Review

After writing the complete plan, look at the spec with fresh eyes and check the plan against it. This is a checklist you run yourself — not a subagent dispatch.

1. Spec coverage: Skim each section/requirement in the spec. Can you point to a task that implements it? List any gaps.

2. Placeholder scan: Search your plan for red flags — any of the patterns from the "No Placeholders" section above. Fix them.

3. Type consistency: Do the types, method signatures, and property names you used in later tasks match what you defined in earlier tasks? A function called clearLayers() in Task 3 but clearFullLayers() in Task 7 is a bug.

If you find issues, fix them inline. No need to re-review — just fix and move on. If you find a spec requirement with no task, add the task.

Execution Handoff

After saving the plan, offer execution choice:

"Plan complete and saved to docs/superpowers/plans/<filename>.md. Two execution options:

1. Subagent-Driven (recommended) - I dispatch a fresh subagent per task, review between tasks, fast iteration

2. Inline Execution - Execute tasks in this session using executing-plans, batch execution with checkpoints

Which approach?"

If Subagent-Driven chosen:

  • REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development
  • Fresh subagent per task + two-stage review

If Inline Execution chosen:

  • REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans
  • Batch execution with checkpoints for review

Skills เพิ่มเติมจาก openai

user-context
openai
โหลดหรือจัดการค่ากำหนดการกำหนดเส้นทางต้นทางแบบถาวร ตรรกะการเริ่มต้นใช้งาน ความคืบหน้าการตั้งค่า และทะเบียนเลเยอร์ความหมายของปลั๊กอิน Data Analytics
official
notion-research-documentation
openai
ค้นหาเนื้อหาใน Notion และสังเคราะห์เป็นบทสรุป รายงาน หรือการเปรียบเทียบที่มีโครงสร้าง พร้อมการอ้างอิง ค้นหาและดึงข้อมูลหน้า Notion โดยใช้คำค้นหาเฉพาะ จากนั้นจัดระเบียบผลลัพธ์ตามหัวข้อ พร้อมการอ้างอิงแหล่งที่มาในเนื้อหาและส่วนรายการอ้างอิง เลือกจากรูปแบบผลลัพธ์สี่แบบ (บทสรุปด่วน, สรุปงานวิจัย, การเปรียบเทียบ, รายงานครอบคลุม) ตามขอบเขตและเป้าหมายของผู้ใช้ สร้างและอัปเดตหน้า Notion โดยใช้เทมเพลตในตัว เชื่อมโยงแหล่งที่มาโดยตรง และติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา...
official
rcsb-pdb-skill
openai
ส่งคำขอ RCSB PDB แบบกระชับสำหรับข้อมูลหลัก การค้นหาผ่าน API และการดาวน์โหลด FASTA ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสรุปข้อมูล RCSB แบบสั้น บันทึก JSON ดิบหรือ…
official
pdf
openai
การอ่าน การสร้าง และการตรวจสอบไฟล์ PDF พร้อมการเรนเดอร์ภาพและการสร้างด้วยโปรแกรม เรนเดอร์หน้า PDF เป็น PNG เพื่อตรวจสอบเค้าโครง ระยะห่าง และการจัดเรียงตัวอักษรก่อนส่งมอบโดยใช้ Poppler (pdftoppm) สร้าง PDF ด้วยโปรแกรมโดยใช้ reportlab เพื่อการจัดรูปแบบที่เชื่อถือได้ แยกข้อความและข้อมูลเมตาด้วย pdfplumber หรือ pypdf บังคับใช้มาตรฐานคุณภาพ: ไม่มีข้อความที่ถูกตัด องค์ประกอบที่ทับซ้อนกัน ตารางที่เสียหาย หรือสิ่งแปลกปลอมในการเรนเดอร์ ใช้เฉพาะยัติภังค์ ASCII และการอ้างอิงที่อ่านได้ของมนุษย์ ใช้...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยเทอร์มินัล พร้อมภาพรวมขององค์ประกอบและเวิร์กโฟลว์ UI แบบโต้ตอบ ทำงานผ่านสคริปต์ wrapper ของ playwright-cli (ต้องใช้ npx); รองรับโหมด headless และ headed สำหรับการดีบักด้วยภาพ เวิร์กโฟลว์หลัก: เปิดหน้า, ถ่ายภาพรวมเพื่ออ้างอิงองค์ประกอบที่เสถียร, โต้ตอบโดยใช้ refs, ถ่ายภาพรวมอีกครั้งหลังการนำทางหรือการเปลี่ยนแปลง DOM รวมถึงการกรอกฟอร์ม, การคลิก, การพิมพ์, การจัดการหลายแท็บ, การจับภาพหน้าจอ/PDF, และการบันทึก trace สำหรับการดีบักโฟลว์ Element refs (เช่น e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
ดึงข้อมูลสรุป UKB-TOPMed PheWAS แบบกระชับสำหรับตัวแปรเดี่ยว โดยรับอินพุต rsID, GRCh37 หรือ GRCh38 และแปลงเป็นรูปแบบการค้นหา GRCh38 ที่จำเป็น ใช้เมื่อ...
official
code-review-context
openai
บริบทที่โมเดลมองเห็นได้
official