spec
SkillDocs & knowledgeGenerates a feature requirements specification document. Triggered when the user wants to develop a new feature, needs a spec, requirements analysis, or feature planning. This is the starting point for all development work.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the spec skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by iceymoss/go-hichat-api in .claude/skills/spec/SKILL.md and read by ahel’s review.
生成功能需求规范文档。
输入
用户用一句话描述想做什么(可以很粗糙)。
步骤
1. 需求访谈(必须做)
用 AskUserQuestion 逐个确认:
- 用户故事:谁在什么场景下做什么操作,期望什么结果?
- 触发方式:页面入口、API 调用、定时任务、webhook?
- 核心流程:happy path 一步步描述
- 异常场景:失败、超时、重复操作、并发?
- 数据:新增或修改哪些数据?输入输出?
- 边界:明确不做什么
- 优先级:MVP 包含哪些?哪些后续迭代?
每个问题等用户回答后再问下一个。"不确定"的标注为待定。
2. 代码调研(自动执行)
用 subagent 调研,不要让用户操心:
- 已有的相似功能实现模式
- 相关数据模型结构
- 路由注册方式
- 需要复用的现有代码
3. 生成 Spec
写入 docs/specs/{功能名}.md:
# {功能名}
## 状态
- 创建日期: {日期}
- 状态: 草稿
## 目标
(一句话说明要解决什么问题)
## 非目标
- ...
## 用户故事
作为 {角色},我想要 {操作},以便 {价值}
## 核心流程
1. ...
## 异常处理
| 场景 | 处理方式 |
|------|---------|
## 技术设计
### 数据模型
(表名、字段、类型)
### API 接口
| 方法 | 路径 | 说明 |
### 实现步骤(每步可独立 commit)
1. [ ] 数据模型
2. [ ] 控制器 + 路由
3. [ ] 前端页面
### 参考的现有模式
- {文件路径} — 参考了什么
## 测试计划
- [ ] ...
## 待定事项
- ...
## MVP 范围
4. 让用户审阅
生成后告诉用户:
- 请审阅 specs/{功能名}.md
- 确认 MVP 范围和待定事项
- 确认后用 /tdd 逐步开发
Signals
- GitHub stars
- 41
- Forks
- 9
- Last commit
- Aug 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
spec-iceymoss- Source
- github.com/iceymoss/go-hichat-api