还没动手写代码？Writing Plans帮你生成保姆级TDD方案，Cursor用户看完都哭了😭-Skill优仓

你是不是经常遇到这种情况：直接让 AI 写代码，结果写出一堆无法运行的逻辑，或者改了一个 Bug 却引入了三个新 Bug？这就是典型的“无脑编码”后果。Writing Plans 这个 Skill 简直就是为了解决这个问题而生的，它能强制让你（或你的 AI 助手）在敲下第一行代码前，先生成一份极其详尽的实施计划。

核心功能

Writing Plans 的核心逻辑非常硬核，它不只是简单的列个大纲，而是执行极其严格的工程化标准：

保姆级任务拆解：将一个大功能拆解为 2-5 分钟即可完成的原子任务（Bite-Sized Tasks）。每个任务都包含“编写失败测试 -> 验证失败 -> 编写代码 -> 验证通过 -> 提交”的完整 TDD 闭环。
零上下文假设：它假设执行者（无论是 AI 还是人类）对项目一无所知。因此，它生成的计划中包含精确的文件绝对路径、需要修改的具体代码行数、必须运行的测试命令以及预期的输出结果。
强制 TDD 流程：拒绝“先写代码后补测试”的坏习惯。该 Skill 强制先写测试用例（Test Driven Development），确保每一行代码都有据可循，符合 DRY（Don’t Repeat Yourself）和 YAGNI（You Aren’t Gonna Need It）原则。

适用平台

这个 Skill 简直就是为现代 AI 编程助手量身定制的“最强外挂”。它能完美适配 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code、OpenAI Codex、Gemini Code Assist 以及国内的 文心快码、腾讯云 CodeBuddy 和 华为云 CodeArts。尤其是在使用 Cursor 的 Composer 模式时，先让 Agent 跑一遍 Writing Plans，再让它根据生成的 Markdown 计划文件去写代码，准确率能直接提升一个数量级，彻底告别 AI 瞎写代码的幻觉问题。

实操代码示例

生成的计划文件通常保存在 docs/plans/ 目录下，头部格式非常规范，以下是它自动生成的计划头模板示例：

# [Feature Name] Implementation Plan

> **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.

**Goal:** 实现用户登录功能的后端逻辑验证

**Architecture:** 采用JWT认证机制，遵循RESTful API规范

**Tech Stack:** Python, Flask, Pytest

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### Task 1: 用户模型创建

**Files:**
- Create: src/models/user.py
- Test: tests/models/test_user.py

**Step 1: Write the failing test**
...

优势分析

相比于普通的“帮我写个计划”提示词，Writing Plans 的优势在于工程化落地能力。普通的计划往往只有“第一步做什么，第二步做什么”的自然语言描述，而 Writing Plans 输出的是一份可执行的脚本。它明确了每一个 Git Commit 的颗粒度，甚至连 git add 的具体文件都规划好了。这意味着你可以直接把这份计划丢给任何一个初级程序员或者另一个 AI 窗口，他们都能在不了解业务背景的情况下，高质量地完成开发任务。

应用场景

复杂功能开发：当你需要开发一个涉及多个文件修改的复杂模块时，先用此 Skill 生成 roadmap，避免写到一半逻辑崩盘。
AI 结对编程：在 Cursor 中，先让 Agent 生成计划，然后你作为审核者（Reviewer），确认计划无误后，再让 AI 执行，大大减少返工率。
新手任务指引：团队里的 Senior 可以用它快速生成任务文档，直接分发给 Junior 开发，省去了大量的口头沟通成本。