Rédaction de plans
Formuler des plans d'action détaillés et structurés pour atteindre des objectifs de projet complexes.
SKILL.md Definition
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: This should be run in a dedicated worktree (created by brainstorming skill).
Save plans to: docs/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md
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 Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.
**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
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
git add tests/path/test.py src/path/file.py
git commit -m "feat: add specific feature"
## Remember
- Exact file paths always
- Complete code in plan (not "add validation")
- Exact commands with expected output
- Reference relevant skills with @ syntax
- DRY, YAGNI, TDD, frequent commits
## Execution Handoff
After saving the plan, offer execution choice:
**"Plan complete and saved to `docs/plans/<filename>.md`. Two execution options:**
**1. Subagent-Driven (this session)** - I dispatch fresh subagent per task, review between tasks, fast iteration
**2. Parallel Session (separate)** - Open new session with executing-plans, batch execution with checkpoints
**Which approach?"**
**If Subagent-Driven chosen:**
- **REQUIRED SUB-SKILL:** Use superpowers:subagent-driven-development
- Stay in this session
- Fresh subagent per task + code review
**If Parallel Session chosen:**
- Guide them to open new session in worktree
- **REQUIRED SUB-SKILL:** New session uses superpowers:executing-plans
---
## About Superpowers
Superpowers is a complete software development workflow for your coding agents, built on top of a set of composable "skills".
### Philosophy
- **Test-Driven Development** - Write tests first, always
- **Systematic over ad-hoc** - Process over guessing
- **Complexity reduction** - Simplicity as primary goal
- **Evidence over claims** - Verify before declaring success
### Installation
**Note:** Installation differs by platform. Claude Code has a built-in plugin system. Codex and OpenCode require manual setup.
#### Claude Code (via Plugin Marketplace)
In Claude Code, register the marketplace first:
```bash
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
Then install the plugin from this marketplace:
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
Verify Installation
Check that commands appear:
/help
# Should see:
# /superpowers:brainstorm - Interactive design refinement
# /superpowers:write-plan - Create implementation plan
# /superpowers:execute-plan - Execute plan in batches
Links & Support
- Repository: https://github.com/obra/superpowers
- Issues: https://github.com/obra/superpowers/issues
Skills en vedette
"Trouvez les 'agent skills' parfaits pour votre projet"
Base de données ZINC
Base de données sélectionnée de composés commerciaux pour le criblage virtuel.
Zarr Python
Implémentation Python de tableaux N-dimensionnels compressés et partitionnés pour les données scientifiques.
Base de données USPTO
Accès à la base de données de l'Office des brevets et des marques des États-Unis.
Base de données UniProt
Ressource complète, de haute qualité et gratuite pour les séquences protéiques et les informations fonctionnelles.
Puissants Agent Skills
Boostez les performances de votre IA avec notre collection de compétences professionnelles.
Prêt à l'emploi
Copiez et collez dans n'importe quel système d'agent supportant les skills.
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Combinez les 'code skills' pour créer des comportements d'agent complexes.
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Commencez avec les agent skills en trois étapes simples.
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Ce que disent les développeurs
Voyez pourquoi les développeurs du monde entier choisissent Agiskills.
Alex Smith
Ingénieur IA
"Agiskills a complètement changé ma façon de construire des agents IA."
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Chef de produit
"La skill PDF Specialist a résolu pour nous des problèmes complexes d'analyse de documents."
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Spécialiste Frontend
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Robert T.
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"Nous utilisons désormais Agiskills comme standard pour notre équipe IA."
FAQ
Tout ce que vous devez savoir sur Agiskills.
Oui, toutes les compétences publiques peuvent être copiées et utilisées gratuitement.