OthmanAdi/planning-with-files

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实现Manus风格的持久化Markdown规划的Claude Code技能——价值20亿美元收购背后的工作流模式。

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一句话总结

为AI智能体提供持久化Markdown规划方案，复刻价值20亿美元的Manus收购工作流模式。

🔥 核心能力与独特卖点

• 持久化Markdown规划：通过维护跨会话持久化的task_plan.md文件，彻底解决AI智能体上下文丢失的痛点。告别碎片化对话和遗忘的任务状态。
• 会话恢复：在/clear命令后，自动从IDE会话存储中提取数据，重建丢失的上下文。这对长期运行的复杂智能体任务而言，堪称革命性突破。
• 多平台支持：覆盖17+款IDE，包括Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI和Codex。一套技能，适配所有主流智能体平台。
• 并行计划隔离：通过专用.planning/YYYY-MM-DD-slug/目录和会话附件门控机制，支持同时运行多个并发计划。任务之间零交叉污染。
• 哈希认证安全：采用SHA-256哈希锁定计划文件，内置篡改检测钩子。为智能体工作流提供企业级完整性保障。

独特卖点：这正是Meta以20亿美元收购Manus背后的工作流模式，现已开源，每位开发者皆可使用。凭借96.7%的基准测试通过率和经过验证的A/B盲测胜出记录，它绝非纸上谈兵——而是经过实战检验的利器。

技术架构

组件	描述
插件架构	SKILL.md配置文件驱动所有行为。即插即用，适配任何智能体框架。
生命周期钩子	五大钩子：SessionStart、UserPromptSubmit、PreToolUse、PostToolUse、Stop。全面掌控智能体执行流程。
Shell脚本核心	轻量级Shell脚本，负责会话初始化、计划解析和活跃计划管理。零重型依赖。
IDE集成层	感知操作系统的钩子执行机制，为17+款支持的IDE提供专属配置。
安全层	SHA-256哈希认证与篡改检测。计划文件经过加密锁定。

编程语言：Python（主要），辅以Shell脚本进行钩子管理。

快速入门指南

# 克隆仓库
git clone https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files.git
cd planning-with-files

# 为你的IDE安装该技能（以Claude Code为例）
# 将SKILL.md和钩子脚本复制到项目的.claude/目录下
cp -r skills/claude-code/* .claude/

# 初始化一个规划会话
# 系统将在项目根目录下创建一个task_plan.md文件

对于多IDE环境，请配置相应的钩子目录：

# 针对Cursor
cp -r skills/cursor/* .cursor/

# 针对GitHub Copilot
cp -r skills/copilot/* .github/copilot/

优势、劣势与使用场景

优势

• 性能卓越：96.7%的基准测试通过率，拥有经文档记录的A/B盲测胜出记录
• 生态庞大：支持17+款IDE，拥有活跃的社区分支和扩展
• 安全审计：内置哈希认证和篡改检测
• 会话恢复：在会话重置后恢复上下文的独特能力——这是其他任何工具都未提供的关键特性

劣势

• 多IDE配置复杂：在多个IDE上安装需要理解不同的钩子系统及目录结构
• 学习曲线陡峭：需要熟悉智能体钩子系统及生命周期管理
• 版本回退风险：更新日志指出存在特定版本的回归问题，可能需要锁定版本

谁不应该使用？

• 单会话用户：如果你的智能体任务在一个会话内就能完成，持久化带来的额外开销并不值得
• 非智能体开发者：本工具专为AI编码智能体设计——不适用于传统软件开发工作流
• 极简主义者：如果你排斥配置文件和钩子系统，其复杂性将远超收益

理想使用场景

• 长期运行的智能体任务：代码库重构、多步骤调试或跨数小时/数天的功能开发
• 多智能体编排：AI智能体团队并行处理任务，需要共享、持久化的状态
• 企业级CI/CD流水线：自动化代码审查、测试和部署工作流，需要会话韧性
• 研究与原型开发：复杂的实验场景，上下文连续性对可复现性至关重要

社区与活跃度

本项目炙手可热，已斩获20,799颗星标——这是社区广泛认可的有力信号。活跃的生态系统包括针对17+款支持IDE的专属分支和扩展，贡献者们正在Manus风格模式的基础上持续建设。

最近更新于2026年5月10日，表明项目仍在积极维护中，更新日志记录了持续优化和特定版本的修复。项目标签横跨Claude、Copilot、Hermes和Mastra，它已成为持久化智能体规划的跨平台标准。

如果你正在用AI编码智能体构建任何东西，这不仅仅是一个工具——它正迅速成为生产级智能体工作流的基础设施层。