정보
이 스킬은 개발자가 사용자 스토리, 수락 기준, 추정치를 포함한 우선순위가 지정된 제품 백로그를 생성하고 유지하는 데 도움을 줍니다. MoSCoW 우선순위 지정, 백로그 정리, 큰 항목 분할, 상태 추적과 같은 주요 애자일 실천 방법을 지원합니다. 새 프로젝트를 시작하거나 스프린트 계획을 준비하거나 범위 변경을 관리할 때 사용하세요.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/manage-backlogClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
name: manage-backlog description: > 创建和维护包含优先级条目、验收标准和估算值的产品或项目待办事项列表。 涵盖用户故事编写、MoSCoW 优先级排序、待办事项梳理、条目拆分和状态跟踪。 适合在新项目启动时将范围转化为可操作条目、在冲刺规划前持续进行梳理、 在干系人反馈或范围变更后重新排序,或将过大条目拆分为可实施的部分时使用。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: project-management complexity: intermediate language: multi tags: project-management, backlog, user-stories, prioritization, grooming, moscow locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: "2026-03-16"
管理产品待办事项列表
创建、优先排序并维护工作条目的待办事项列表,作为待完成工作的唯一真实来源,适用于敏捷和传统项目管理方法。
适用场景
- 新项目启动时将范围转化为可操作条目
- 在冲刺规划前持续进行待办事项梳理
- 在干系人反馈或范围变更后重新排序工作
- 将过大条目拆分为可实施的部分
- 审查和归档已完成或已取消的条目
输入
- 必填:项目范围(来自章程、WBS 或干系人输入)
- 可选:待更新的现有待办事项文件(BACKLOG.md)
- 可选:优先级排序框架偏好(MoSCoW、价值/工作量、WSJF)
- 可选:估算规模(故事点数、T 恤尺码、人日)
- 可选:需要更新待办事项的冲刺或迭代反馈
步骤
第 1 步:创建或加载待办事项结构
如果没有待办事项列表,创建具有标准列的 BACKLOG.md。如果已存在,读取并验证结构。
# Product Backlog: [Project Name]
## Last Updated: [YYYY-MM-DD]
### Summary
- **Total Items**: [N]
- **Ready for Sprint**: [N]
- **In Progress**: [N]
- **Done**: [N]
- **Cancelled**: [N]
### Backlog Items
| ID | Title | Type | Priority | Estimate | Status | Sprint |
|----|-------|------|----------|----------|--------|--------|
| B-001 | [Title] | Feature | Must | 5 | Ready | — |
| B-002 | [Title] | Bug | Should | 2 | Ready | — |
| B-003 | [Title] | Task | Could | 3 | New | — |
### Item Details
#### B-001: [Title]
- **Type**: Feature | Bug | Task | Spike | Tech Debt
- **Priority**: Must | Should | Could | Won't
- **Estimate**: [Points or size]
- **Status**: New | Ready | In Progress | Done | Cancelled
- **Acceptance Criteria**:
- [ ] [Criterion 1]
- [ ] [Criterion 2]
- **Notes**: [Context, links, dependencies]
#### B-002: [Title]
...
预期结果: BACKLOG.md 存在,具有有效的结构和汇总统计数据。
失败处理: 如果文件结构损坏,在保留现有条目数据的前提下重新构建。
第 2 步:编写或细化条目
对每个新条目,以用户故事或需求格式编写:
- 用户故事格式:"作为 [角色],我希望 [能力],以便 [获益]"
- 需求格式:"[系统/组件] 在 [条件] 时应 [行为]"
每个条目必须包含:
- 唯一 ID(B-NNN,递增)
- 清晰标题(祈使动词形式)
- 类型分类
- 至少 2 个验收标准(可测试,二元通过/失败)
示例:
#### B-005: Enable User Login with OAuth
- **Type**: Feature
- **Priority**: Must
- **Estimate**: 5
- **Status**: Ready
- **Acceptance Criteria**:
- [ ] User can log in using GitHub OAuth
- [ ] User session persists for 24 hours
- [ ] Failed login shows clear error message
- **Notes**: Requires OAuth app registration in GitHub
预期结果: 所有条目都有标题、类型和验收标准。
失败处理: 没有验收标准的条目标记为 Status: New(非 Ready)。它们不能进入冲刺。
第 3 步:使用 MoSCoW 或价值/工作量矩阵排列优先级
应用所选的优先级排序框架:
MoSCoW(默认):
- Must(必须有):没有它项目失败。不可协商。
- Should(应该有):重要但项目没有它仍可成功。如果容量允许则包含。
- Could(可以有):锦上添花。仅在不影响 Must/Should 条目时包含。
- Won't(不会有):明确排除在当前范围之外。记录以供未来考虑。
价值/工作量矩阵(备选):
| 低工作量 | 高工作量 | |
|---|---|---|
| 高价值 | 优先做(快速获胜) | 其次做(大赌注) |
| 低价值 | 第三做(填充项) | 不做(资金陷阱) |
排序待办事项表:Must 条目在前(Must 内按价值排序),然后是 Should,然后是 Could。
预期结果: 每个条目都有优先级。待办事项列表按优先级排序。
失败处理: 如果干系人在优先级上存在分歧,将 Must 与 Should 的决策上报给项目发起人。
第 4 步:梳理——拆分、估算和细化
审查条目的冲刺就绪性。对每个条目:
- 拆分:如果估算 > 8 点(或 > 1 周工作量):分解为 2-4 个较小条目
- 估算:使用项目选定的规模
- 细化:将模糊的验收标准转化为可测试的条件
- 标记就绪:当条目具有标题、验收标准、估算且无阻碍项时标记为 Ready
记录拆分情况:
**Split**: B-003 split into B-003a, B-003b, B-003c (original archived)
#### B-003a: Set Up Database Schema
- **Type**: Task
- **Priority**: Must
- **Estimate**: 3
- **Status**: Ready
- **Acceptance Criteria**:
- [ ] Users table created with email, name fields
- [ ] Migrations run successfully on dev environment
#### B-003b: Implement User CRUD Operations
- **Type**: Task
- **Priority**: Must
- **Estimate**: 5
- **Status**: Ready
- **Acceptance Criteria**:
- [ ] Create user endpoint returns 201 with user object
- [ ] Update user endpoint validates required fields
预期结果: 所有 Must 和 Should 条目处于 Ready 状态。
失败处理: 无法估算的条目需要在待办事项中添加一个 Spike(时间盒化研究任务)。
第 5 步:更新汇总并归档
更新汇总统计数据。将 Done 和 Cancelled 条目移至归档部分:
### Archive
| ID | Title | Status | Sprint | Completed |
|----|-------|--------|--------|-----------|
| B-001 | Enable User Login with OAuth | Done | S-003 | 2025-03-15 |
| B-004 | Add Dark Mode Theme | Cancelled | — | 2025-03-10 |
通过统计每种状态的条目数更新汇总:
# Count Ready items
grep "| Ready |" BACKLOG.md | wc -l
# Count In Progress items
grep "| In Progress |" BACKLOG.md | wc -l
# Count Done items
grep "| Done |" BACKLOG.md | wc -l
预期结果: 汇总统计数据与实际条目数量匹配。归档部分包含所有已关闭条目。
失败处理: 如果计数不匹配,通过搜索 Status 值重新计数并手动更新汇总。
验证清单
- BACKLOG.md 存在,具有标准结构
- 每个条目都有唯一 ID、标题、类型、优先级和状态
- 所有 Must 和 Should 条目都有验收标准
- 条目按优先级排序(Must 在前,然后 Should,然后 Could)
- 没有估算超过 8 点的条目未经拆分
- 汇总统计数据准确
- Done/Cancelled 条目已归档
常见问题
- 没有验收标准:没有标准的条目无法验证是否完成。每个条目至少需要 2 个可测试的标准。
- 所有东西都是 Must 优先级:如果超过 50% 的条目是 Must,优先级设置不真实。在 Must 内进行强制排名。
- 僵尸条目:在待办事项中停留数月没有进展的条目应重新评估或取消。
- 缺乏上下文的估算:故事点是相对的——团队必须有参考条目(例如"B-001 是我们的 3 点参考")。
- 拆分创造碎片:拆分时,确保每个子条目可独立交付且有价值。
- 待办事项成为垃圾场:待办事项不是愿望清单。定期清理不再与项目目标对齐的条目。
- 缺少依赖关系:在 Notes 字段中记录阻碍条目。被阻碍的条目不应标记为 Ready。
相关技能
draft-project-charter— 章程范围转化为初始待办事项create-work-breakdown-structure— WBS 工作包可成为待办事项条目plan-sprint— 冲刺规划从待办事项列表顶部选择条目generate-status-report— 待办事项燃尽数据为状态报告提供素材conduct-retrospective— 回顾改进条目反馈到待办事项列表
GitHub 저장소
Frequently asked questions
What is the manage-backlog skill?
manage-backlog is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform manage-backlog-related tasks without extra prompting.
How do I install manage-backlog?
Use the install commands on this page: add manage-backlog to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does manage-backlog belong to?
manage-backlog is in the Other category, tagged general.
Is manage-backlog free to use?
Yes. manage-backlog is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
연관 스킬
LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.
이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.
이 Claude Skill은 스프레드, 오버/언더, 프로프 베트를 포함한 스포츠 베팅 시장을 분석합니다. 역사적 추이와 상황별 통계를 검토하여 가치 베트를 발견하고, 교육적 목적으로 실행 가능한 권장 사항이 담긴 구조화된 마크다운 결과를 제공합니다. 개발자는 이 기능을 스포츠 베팅 분석 도구에 활용할 수 있으며, 단순히 엔터테인먼트/교육 목적으로만 설계되었음을 유의해야 합니다.
이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.
