writing-plans

bởi openai

Sử dụng khi bạn có đặc tả hoặc yêu cầu cho một tác vụ nhiều bước, trước khi chạm vào mã.

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

Thêm skills từ openai

user-context
openai
Tải hoặc quản lý các tùy chọn định tuyến nguồn bền vững, logic giới thiệu, tiến trình thiết lập và sổ đăng ký lớp ngữ nghĩa của plugin Phân tích Dữ liệu.
official
notion-research-documentation
openai
Nghiên cứu nội dung Notion và tổng hợp thành các bản tóm tắt có cấu trúc, báo cáo hoặc so sánh kèm trích dẫn. Tìm kiếm và truy xuất các trang Notion bằng truy vấn mục tiêu, sau đó sắp xếp kết quả theo chủ đề với trích dẫn nguồn trong văn bản và phần tài liệu tham khảo. Chọn từ bốn định dạng đầu ra (tóm tắt nhanh, tổng hợp nghiên cứu, so sánh, báo cáo toàn diện) dựa trên phạm vi và mục tiêu của người dùng. Tạo và cập nhật các trang Notion bằng mẫu có sẵn; liên kết trực tiếp nguồn và theo dõi thay đổi khi
official
rcsb-pdb-skill
openai
Gửi yêu cầu RCSB PDB nhỏ gọn để lấy siêu dữ liệu cốt lõi, truy vấn API Tìm kiếm và tải xuống FASTA. Sử dụng khi người dùng muốn tóm tắt RCSB ngắn gọn; lưu JSON thô hoặc…
official
pdf
openai
Đọc, tạo và xác thực PDF với kết xuất trực quan và tạo theo chương trình. Kết xuất các trang PDF sang PNG để kiểm tra trực quan bố cục, khoảng cách và kiểu chữ trước khi bàn giao bằng Poppler (pdftoppm). Tạo PDF theo chương trình với reportlab để định dạng đáng tin cậy; trích xuất văn bản và siêu dữ liệu bằng pdfplumber hoặc pypdf. Thực thi các tiêu chuẩn chất lượng: không có văn bản bị cắt, phần tử chồng lấn, bảng bị hỏng hoặc hiện vật kết xuất; chỉ sử dụng dấu gạch nối ASCII, trích dẫn dễ đọc cho con người. Sử dụng...
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
Tự động hóa trình duyệt qua terminal với ảnh chụp nhanh phần tử và quy trình UI tương tác. Hoạt động thông qua script wrapper playwright-cli (yêu cầu npx); hỗ trợ chế độ headless và headed để gỡ lỗi trực quan. Quy trình cốt lõi: mở trang, chụp nhanh để tham chiếu phần tử ổn định, tương tác bằng refs, chụp lại sau khi điều hướng hoặc thay đổi DOM. Bao gồm điền biểu mẫu, nhấp chuột, gõ văn bản, quản lý nhiều tab, chụp ảnh màn hình/PDF và ghi lại trace để gỡ lỗi luồng. Tham chiếu phần tử (ví dụ: e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Lấy các bản tóm tắt PheWAS UKB-TOPMed nhỏ gọn cho các biến thể đơn lẻ bằng cách chấp nhận đầu vào rsID, GRCh37 hoặc GRCh38 và phân giải thành truy vấn GRCh38 cần thiết. Sử dụng khi một…
official
code-review-context
openai
Ngữ cảnh hiển thị của mô hình
official