让 AI 按规格实现功能：一张验收表，串起实施与会话复盘

让 AI 改一个已有项目，最容易遗漏的常常是：究竟做到哪一步，才算这次任务结束？

这里把 Matt Pocock 的两个技能串成一个使用示例：implement（需求实现）负责按规格实施、检查与审查；retro（开发会话复盘）根据会话证据提出环境改进建议。

使用入口已于 2026 年 11 月 15 日核对公开名称与版本：需求实现 implement 1.0.2、开发会话复盘 retro 1.0.3。加载技能后，仍要确认当前宿主能否读写项目、运行命令与测试；公开入口可访问不等于这些能力已获验证。

本文依据技能说明整理。下面的待办筛选是新编教学示例，尚未实际运行；没有这个示例的模型试用、WorkBuddy 运行或真人验收结果。表中的行为是预期，不是已观察到的输出。

先把改动缩到可以验收

假设你已有一个可运行的待办列表，任务包含标题和完成状态。这次只增加“全部、未完成、已完成”三个筛选入口。不要把登录、云同步、排序等需求顺手带进来。

先确认四件事：现有项目在哪里、这次允许改哪些路径、用户从哪个公开界面检查结果，以及项目已有的检查命令。若已有项目约定，直接复用。必要信息缺失时先补齐，避免让模型把猜测写成规格。

下面这段可以复制，方括号内容要按真实项目填写：

请读取我提供的 implement/SKILL.md 及本项目适用的说明。
项目目录：[真实目录]；允许修改：[真实路径范围]。
本次只增加待办状态筛选，不改变数据格式、存储方式和其他功能。
首次进入显示“全部”；切换“未完成/已完成”只改变可见任务，保持原有顺序。
切回“全部”后，原任务及其标题、完成状态仍保持当前值。
在“未完成”视图把任务标为完成后，它应立即离开当前视图；在“已完成”视图取消完成时同理。
空列表或筛选无匹配时显示明确空状态，筛选入口仍可使用。
验收从现有列表公开界面观察，并覆盖鼠标与键盘操作；复用项目已有测试接口和命令。
请先确认可用工具、起始工作区变更和验收项，再按一个行为一轮推进。
报告实际执行的命令、退出码、改动文件和未验证项；保留我原有的修改。
本次不推送、不发 PR，不修改远端工单。

这里的“切回全部仍保持当前值”，指筛选本身不能改数据；如果操作者主动切换了完成状态，那项变更应保留。把这两个动作分开，验收时才不会产生矛盾。

用具体输入约束验收

准备独立的演示数据：A“买牛奶”未完成、B“报销”已完成、C“读书”未完成。仅在获准的演示环境使用，避免拿真实业务数据做练习。

先针对一个已约定的公开接口写一个失败测试，再做足以让它通过的最小实现，接着处理下一个行为。不要为一轮筛选预先写一大套未来功能测试，也不要靠读取私有变量来证明界面行为。

这些是执行要求，不是“测试已经通过”的证明。实际命令应来自项目脚本、构建配置或 CI；本文不替你的项目编造通用测试命令。相关检查有失败就保留失败；缺运行时、依赖或权限则标记未执行，并说明还差什么。

交付时留下能复查的记录

结束前检查规格和项目规范两个方面。提交前应覆盖本次已暂存、未暂存和新文件，不能只看一个空的已提交差异。若宿主支持委派，可以分开审查；不支持时做两遍顺序检查，并如实说明。

建议交付清单包含：起始分支与提交、原有工作区变更、本次文件差异、每条验收项的检查结果、真实命令与退出码，以及仍未验证的行为。截图可帮助核对界面，不能代替测试日志；测试日志也不能自动证明真人操作体验。

有文件写入和命令执行能力，才执行相应步骤。只有聊天或只读能力时交付明确标注的修改提案；没有 Git 时用可得的文件前后证据，并说明无法完成 Git 基线或提交核验。提交、推送和远端写入分别遵守本次任务授权及项目规则。

再用 retro 找到下一次可改进的一件事

把本次获准使用的会话记录、规格、差异与实际检查结果交给 retro：

请读取我提供的 retro/SKILL.md，只复盘本次待办筛选任务。
依据附件中的规格、会话、文件差异和检查结果，按严重程度列出改进候选。
每项写：具体证据、问题、建议、如何验证；证据不足就标未知。
优先核对项目已有检查是否实际接入；机械规则优先考虑自动检查。
先给建议，待我选择后再实施。仅使用我授权提供的材料。

复盘结果应能回到实际记录。例如，如果多次找错组件，才考虑增加导航指引；如果已有检查脚本却没有在流程中运行，先补接入；如果是重复出现的机械错误，再考虑自动检查。以上是判断示例，并非本次发生过的问题。

retro 不会因为这段输入就自动获得全部历史日志、第三方后台或全局配置权限。读取范围以宿主实际能力和用户授权为准；修改全局说明、增加工具或调整配置，应作为后续明确任务处理。读者能先做的一步，是在下一次小改动开始前写下验收表，结束后逐条附上实际证据。

来源与说明

原技能作者：Matt Pocock；原始版权声明：Copyright (c) 2026 Matt Pocock；许可证：MIT。阿零的 AI 实验室负责 WorkBuddy 适配与本文整理，内容有 AI 协助。本教程没有独立试验结果，也不承诺效果、耗时或所有宿主均可执行。

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