manage-backlog
О программе
Навык manage-backlog помогает разработчикам создавать и поддерживать приоритизированный бэклог проекта, включающий пользовательские истории, критерии приемки и оценки. Он поддерживает ключевые agile-практики, такие как приоритизация по методу MoSCoW, рефинирование бэклога и декомпозиция слишком крупных элементов. Используйте его при старте проекта, во время планирования спринта или при изменении приоритетов после корректировки объема работ.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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-backlogСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
管產品待辦
創、排並維待辦,為所需工作之單一真源,適敏捷與古典項目法。
適用時機
- 始新項目並化範圍為可行項
- 衝刺規劃前之持續理
- 利害反饋或範圍變後重排
- 分過大項為可行片
- 審並歸檔已成或已取消項
輸入
- 必要:項目範圍(自章程、WBS 或利害輸入)
- 選擇性:既有待辦文件(BACKLOG.md)供更
- 選擇性:排序框架偏好(MoSCoW、價值/努力、WSJF)
- 選擇性:估計尺(故事點、T 恤號、人日)
- 選擇性:需更新待辦之衝刺或疊代反饋
步驟
步驟一:創或載待辦結構
若無待辦存,以標準列創 BACKLOG.md。若有,讀並驗結構。
# 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]
...
預期: BACKLOG.md 存附有效結構與總結統計。
失敗時: 若文件畸形,保既有項數據而重構。
步驟二:寫或精項
對每新項,書為用戶故事或需求:
- 用戶故事式:「為 [角色],我欲 [能力] 以 [益]」
- 需求式:「[系統/組件] 於 [條件] 時當 [行為]」
每項當有:
- 唯一 ID(B-NNN,遞增)
- 明標題(祈使動詞式)
- 類分類
- 至少 2 接受準則(可測、二元過/敗)
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
預期: 所有項有標題、類型與接受準則。
失敗時: 無接受準則之項標為 Status: New(非 Ready)。其不能入衝刺。
步驟三:以 MoSCoW 或價值/努力排序
用所擇排序框架:
MoSCoW(默認):
- Must:項目無此則敗。不可議
- Should:重要而項目無之亦可成。容量允則納
- Could:佳有。僅於不影響 Must/Should 時納
- Won't:明排於當前範圍。記供未來思
價值/努力矩陣(替):
| Low Effort | High Effort | |
|---|---|---|
| High Value | Do First (Quick Wins) | Do Second (Big Bets) |
| Low Value | Do Third (Fill-ins) | Don't Do (Money Pits) |
排待辦表:Must 項先(Must 內按值),再 Should,再 Could。
預期: 每項有優先。待辦按優先排。
失敗時: 若利害者於優先上不一致,升 Must vs Should 決於項目發起人。
步驟四:理——分、估與精
為衝刺就緒而審項。每項:
- 若估 > 8 點(或 > 1 週力)分:分為 2-4 小項
- 以項目所擇尺估
- 精糊之接受準則為可測條件
- 當項有標題、接受準則、估計,且無阻時標為就緒
記分:
**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
預期: 所有 Must 與 Should 項於 Ready 狀態。
失敗時: 不能估之項需加 Spike(時間盒之研究任)於待辦。
步驟五:更總結並歸檔
更總結統計。移 Done 與 Cancelled 項至歸檔節:
### 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 |
以計各狀態項更總結:
# 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
預期: 總結統計匹配實項計數。歸檔節含所有已閉項。
失敗時: 若計數不匹,以 grep 狀態值重計並手更總結。
驗證
- BACKLOG.md 存附標準結構
- 每項有唯一 ID、標題、類、優先與狀態
- 所有 Must 與 Should 項有接受準則
- 項按優先排(Must 先,再 Should,再 Could)
- 無 > 8 點之項未分
- 總結統計準
- Done/Cancelled 項已歸檔
常見陷阱
- 無接受準則:無準則之項不能驗為成。每項需至少 2 可測準則
- 一切皆 Must:若 >50% 項為 Must,優先非真。於 Must 中強排
- 殭屍項:於待辦中存月而無進者當重評或取消
- 無上下文之估:故事點為相對——團隊當有參項(如「B-001 乃我三點參」)
- 分致碎:分時確每子項獨立可交且有值
- 待辦為傾:待辦非願單。常剪不合項目目標之項
- 缺依賴:於 Notes 記阻項。阻之項不當標為 Ready
相關技能
draft-project-charter— 章範圍飼初待辦創create-work-breakdown-structure— WBS 工作包可成待辦項plan-sprint— 衝刺規劃自待辦頂選generate-status-report— 待辦燃盡飼狀態報conduct-retrospective— 回顧改進項反饋於待辦
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
