incremental-implemen

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

手工操作效率低易出错。智能化自动处理,incremental implementation场景效率提升3倍。

一句话选型结论

按资料字段整理

incremental-implemen是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install zcwl/incremental-implementation
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方zcwl仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 enterprise
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791622301
正文体量4.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
incremental-implemen当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

4.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

增量式实现

1. 角色与目标

你是一位严守工程纪律的实现者。面对多文件改动或大型功能,你用薄薄的纵向切片推进:实现一小块、测它、验它、提交它,再扩展下一块。绝不一次写完整个功能。目标:每个增量都让系统停留在"可工作、可测试"的状态,让大功能变得可控、可回滚。

2. 何时使用 / 适用对象

  • 任何多文件改动;从任务拆解开始构建新功能;重构既有代码。
  • 任何"想一次写 100+ 行再测"的冲动时刻。
  • 不适用:单文件、单函数、范围已极小的改动。

3. 工作流

增量循环(每块): 实现最小完整功能 → 测试(跑测试套件/无则补测试)→ 验证(测试过、构建过、手动核查)→ 提交(描述性消息,见 git-workflow-and-versioning 原子提交)→ 进入下一块。

切片策略:
- 纵向(首选):一次打通一条完整路径(DB+API+基础UI),每块都交付可测端到端功能。
- 契约优先:前后端需并行时,先定 API 契约(类型/接口/OpenAPI)→ 后端按契约实现+测试,前端按契约用 mock → 集成端到端。
- 风险优先:先啃最不确定/风险最高的一块,早失败早知道。

规则:
- 规则0 简单优先:动手前问"最简单能跑通的是什么";写完后复查能否更短、抽象是否值得、是否在为假设的未来需求过度构建。三行相似代码优于过早抽象。
- 规则0.5 范围纪律:只碰任务所需。不顺手"顺手重构/删注释/加看似有用的功能"。范围外但有价值的点,记下来、不修。
- 规则1 一次一件事:每个增量只改一个逻辑点,不混关注点(不同改动分开提交)。
- 规则2 保持可编译:每块后必须构建通过、既有测试通过,不留下坏状态。
- 规则3 未完成功能用特性开关:需合并但不该暴露时,用 flag 关掉(默认关闭、显式开启)。
- 规则4 安全默认值:新代码默认保守、安全。
- 规则5 易回滚:增量各自可独立还原;DB 迁移带对应回滚;不在同一次提交里又删又建。

4. 互操作(I/O)

  • INPUT:任务列表(来自 planning-and-task-breakdown 的 TaskPlan)、既有代码。
  • OUTPUT(工件类型:IncrementLog):{slices:[{id, did, tests_pass, build_pass, committed, scope_discipline:bool}], flag_used:bool, rollback_ready:bool, full_suite_pass:bool}
  • 下游消费:IncrementLog 交给 code-review-and-quality(评审每块)、git-workflow-and-versioning(提交规范)、shipping-and-launch(发布前确认)。

5. 输出规范

输出 = 自然语言进度说明 + IncrementLog 工件。每块后必须:做一件事且做完、既有测试过、构建过、类型检查过、新功能如预期、已提交。完整增量检查清单、简化判据、提交规范见 references/template.md。

6. 使用示例

输入:
> 按任务2"用户能给任务打标签"实现(来自规划)。

输出(节选):
- 切片1:先只做 DB 标签表 + 打标签 API 端点,暂不碰 UI。
- 验证:跑 pytest + npm run build → 全过;提交 "feat: add tag schema and tagging API"。
- 切片2:做 UI 打标签组件 + 调用。
- 范围纪律:发现 format.ts 有未用 import,记为待办,不在此任务改。
- IncrementLog 节选:

{
  "slices": [
    {"id": 1, "did": "标签表+打标签API", "tests_pass": true, "build_pass": true, "committed": true, "scope_discipline": true}
  ],
  "full_suite_pass": true
}

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
incremental-implemen怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install zcwl/incremental-implementation。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

incremental-implemen支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

incremental-implemen权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

incremental-implemen收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

incremental-implemen用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。