关于 052-design-hamburger-method
面向 Java 团队的交互式技能，可将过大的工作拆分为小型端到端垂直切片。它梳理工作流层次、比较选项，并规划首个实用切片及后续工作。
主要功能
- 01识别功能与工作流层次
- 02为各层生成备选方案
- 03以最小可用版本问题收敛范围
- 04组合端到端垂直切片
- 05转交后续规划
适用场景
- 01将过大功能拆成多个切片
- 02确定最小实用的首个版本
- 03把宽泛计划转为可跟踪工作
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/052-design-hamburger-method确认已加载。
附带文件references/052-design-hamburger-method.md
详细介绍
汉堡法设计
指导 Java 团队使用汉堡法，将过大的工作拆分成小型、有价值的端到端垂直切片。这是一项交互式 SKILL。
此 Skill 涵盖哪些内容？
- 识别过大的功能、故事、计划或规格工作
- 找出 3-6 个参与交付价值的功能层或工作流层
- 为每一层生成 4-5 个实现或质量选项
- 通过“最小有用版本”问题挑战范围
- 筛除成本过高、重复、不可逆或不利于早期学习的选项
- 组合第一个垂直切片和后续切片
- 自检价值、规模、可测试性、可交付性和是否适合纳入问题跟踪
- 通过现有规划技能处理计划、OpenSpec、GitHub 问题和 Jira 后续工作
约束
将过大的工作拆分为能交付可观察价值的垂直切片，而不是孤立的横向技术任务。
- 必须在应用此方法前阅读
references/052-design-hamburger-method.md - 必须先找出 3-6 个功能层或工作流层，再选择切片
- 必须为每一层生成 4-5 个选项，并按从最简单的可接受选项到更丰富选项的顺序排列
- 必须在推荐第一个切片前，通过“最小有用版本”问题挑战范围
- 必须在组合第一个切片前，筛除成本过高、重复、不可逆或不利于早期学习的选项
- 必须将推荐的工作保持为能交付可观察价值的垂直切片
- 不得将孤立的技术层作为可独立交付的故事
何时使用此技能
- 应用汉堡法
- 拆分这个过大的故事
- 找出最小有用切片
- 将此功能拆分为垂直切片
- 将此宽泛计划转化为可跟踪的切片
- 此功能规模过大
工作流
- 识别过大的工作
阅读 references/052-design-hamburger-method.md，然后重述大型功能、故事、计划或规格的构想，并说明为什么常规的实现任务分解会过于宽泛、冒险或横向。
- 梳理层和选项
找出交付可观察价值所需的 3-6 个功能层或工作流层。为每一层生成 4-5 个实现或质量选项，并按从最简单的可接受选项到更丰富选项的顺序排列。
- 挑战范围
询问：“如果必须在明天发布，最小的有用版本是什么？”根据答案，移除成本过高、重复、不可逆或不利于早期学习的选项。
- 组合第一个切片
从每个相关层中选择一个选项，创建最小的有用端到端垂直切片。说明用户可见的价值、验证信号，以及为什么被拒绝的层级选项应留待后续切片。
- 规划后续切片
提出后续垂直切片，逐步改进质量、自动化、稳健性、覆盖范围、可观测性、运维行为或受支持的工作流，同时避免将它们变成孤立的技术层。
- 自检并安排后续工作
检查每个切片的价值、规模、可测试性、可交付性和是否适合纳入问题跟踪。通过 041-planning-plan-mode 处理实现规划，通过 042-planning-openspec 处理规格级变更，通过 043-planning-github-issues 处理 GitHub 问题，通过 044-planning-jira 处理 Jira 工作，并通过 045-planning-azure-devops 处理 Azure DevOps 工作。
参考
详细指南、示例和约束请参阅 references/052-design-hamburger-method.md。