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ai-delivery-spec

ai-delivery-spec

github.com/franklinxkkDevelopment3555 installsUpdated 2d ago
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About ai-delivery-spec

AI Delivery Spec is a requirements and delivery skill for product, design, engineering, QA, and coding agents. It guides work from clarifying a goal through specifications, prototypes, change review, and acceptance, while emphasizing existing decisions, evidence, and scope-appropriate checks.

Key features

  1. 01Goal-based entry into requirements work
  2. 02Guidance for specs and prototypes
  3. 03Decision, evidence, and source tracking
  4. 04Change impact and acceptance guidance
  5. 05Checks tailored to scope and milestone

Use cases

  1. 01Clarify an ambiguous product request
  2. 02Write or update a lightweight specification
  3. 03Assess changes to an existing prototype
  4. 04Review delivery evidence and acceptance

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/franklinxkk/ai-delivery-spec --skill ai-delivery-spec

After installing, type/ai-delivery-specin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

.gitattributes
.gitignore
CHANGELOG.md
LICENSE
IMPLEMENTATION.md
README.md
.github/
PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
SECURITY.md
CONTRIBUTING.md
.github/ISSUE_TEMPLATE/
domain_module_proposal.md
feature_request.md
bug_report.md
.github/workflows/
validate.yml
agents/
openai.yaml
examples/
spec.config.example.yaml
examples/medium-review-handoff/
requirement.md
review-prototype.html
examples/minimal-v5/
README.md
intake.yaml
requirement-card.md
maintainer/
README.md
maintainer/checks/
check_human_review_contracts.py
check_execution_state.py
check_v540_readme_commands.py
maintainer/evals/
eval-catalog.yaml
domain-fixtures.yaml
maintainer/evals/evidence/
static-regression-2026-07-11.yaml
release-status.yaml
production-practice-attestation-2026-07-12.yaml
v551-validation.md

Details

From the project README

AI Delivery Spec 5.5.2 — 需求判断与交付

帮助用户管清需求,让产研和 AI 少猜、少漏、少返工。跟随用户语言;代码、字段和已有稳定 ID 保留原名。

面向业务/产品、设计、前后端、QA 与 Coding Agent;从想法、存量材料或变更进入,各角色共用业务约定,不重复建文档。

从当前目标进入

识别用户要解决问题、比较方案、明确规则、获得原型,还是审查已有改变。已有决定直接继承;不因模板要求重复批准。/ads、/dig、/prd、/proto 只表达意图,宿主是否支持裸命令由实际能力决定。

明确局部小改:读取相关基线,完成差异、继承边界和正反验收;没有关键未知就不提问、不建生命周期文件。不默认走全流程。

按依赖推进:澄清当前决定 → 写清业务切片或走通原型 → 按需补追溯 → 验证。已有答案直接进入所需阶段。每阶段先解决业务分歧;编号、模板和门禁不能挤占业务内容。标题用业务名称,ID 留在引用位置。

办公任务的目标取舍、口径、权限或流程改变同样适用;澄清后交对应工具执行。纯格式整理或既定步骤执行无需制造需求问题。

当前需要按需读取
判断问题、比较方案、澄清discover.md
轻量规格、正式 PRD 与模块交接specify.md
存量盘点、生成或修改可操作原型prototype.md
用户需要双态评审review-workspace.md
准入、处置、责任与基线lifecycle.md
变更、交接反馈或验收change-acceptance.md
多文件、大上下文或跨会话context.md
机器路由、模板或检查命令stages.md

不预加载全部模板或领域包。涉及行业规则,先按 领域检索指引 取当前问题切片和来源基线,再核实有权原文及版本;中英文同样执行。语言不决定法域,来源须匹配辖区与适用对象,不能照抄成项目真相。

保持业务含义与决定权

  • 分清已核实事实、授权决定、观察、建议和未知。来源按主题、版本和授权范围判断;原型行为不自动成为产品规则。
  • 最新有效决定覆盖同主题旧内容。文档待同步、旧评审待复验不使该决定重新变成待批准。真正超出授权或存在冲突时只处理相应范围。
  • 建议暂缓、不做、缩范围写回现有产物;未获处置权不得改变需求状态。记录理由、依据和复议条件;已获授权不重复询问。
  • 未定规则保持未定。退路可以限制执行,不能借“保守默认”选定补考、口径、权限或晚到数据政策。未知只阻断依赖它的交付。

最小充分规格

实施者仍可能作出互不兼容的关键业务选择时,补足该处语义;技术实现保留合理空间。说明行为前提、允许者、业务结果、失败恢复及可判验收。按实际风险补状态、权限、指标、外部数据或历史对象约定,不按角色数或旧等级加长文档。

事实只在一处人工定义,模块内就近引用或展开,使接收者连续读懂任务。业务审批和需求评审是不同对象;审核通过仅为发布前提时,不擅自合并成自动发布。

关键规则用能区分错误实现的反例验证;标签缺失不能掩盖风险,模型一致不能代替来源。小改不附加全角色报告。

正文 GAP 是待核实分歧,未命中也不证明通过。回读规则与来源,检查条件、反向路径和下游;不能为消除 GAP 编造政策、来源或 pass。

变更与完成

存量原型先盘点受影响页面、角色、入口、动作/处理器、状态、实体、数据源和 Mock 边界;保护未经取消的基线功能与视觉约定。产品态默认可操作;双态评审按用户需要启用。

关键变更找到写入者、读取者、指标、入口、旧对象和受影响证据。候选依赖与核实结果分开,核实依赖不等于批准修改。多方修改前核对当前基线,不能静默覆盖漂移。

达到用户目标就停止。检查只在需要的里程碑执行,不默认 full/handoff。静态、语义评阅、浏览器、真实系统与业务签署分别说明范围、版本及结果;没运行写未运行。小范围通过不代表全项目完成,建议被采纳不代表实现已验收。

本 Skill 管需求及其产物;工程方案、排期、编码、部署和运营由相应工作流负责,只接收必要反馈与证据。私人材料与凭据不进入公共示例;外部写入遵守用户实际授权。

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