项目概览
| 项目 | OthmanAdi/planning-with-files |
| Stars | ⭐ 20,746 |
| 分类排名 | #1 |
| 语言 | Python |
| 最后更新 | 2026-05-09 |
| 链接 | GitHub |
Claude Code skill implementing Manus-style persistent markdown planning — the workflow pattern behind the $2B acquisition.
Python adal agent-skills antigravity
项目分析
🎯 定位
在 Hermes 生态中分类排名 #1,Stars 20,746
💡 核心价值
Claude Code skill implementing Manus-style persistent markdown planning — the workflow pattern behind the $2B acquisition.
👥 适合谁
关注 Hermes 生态的开发者和 AI 技术团队
为什么值得关注
该项目在 Hermes 领域具有较高关注度(Stars 20,746),代表了当前 AI 工具链的发展方向。下方 AI 深度分析提供了更详细的技术评估和使用建议。
AI 深度分析
一句话总结
将 Manus 式持久化 Markdown 规划能力注入 Claude Code,实现结构化任务管理。
核心功能
- 基于文件的持久化任务规划:使用 Markdown 文件作为规划载体,任务状态、步骤、依赖关系写入版本可控的纯文本文件,支持 Git 协同。
- 结构化工作流模板:预置任务分解、步骤编排、进度跟踪等模式,模拟 Manus 代理的分阶段执行风格。
- Claude Code 原生集成:以 Claude Code skill 形式运行,与 AI 编码环境无缝结合,可由自然语言触发和管理计划。
- 跨会话记忆与续传:计划文件保留完整的上下文与中间结果,支持中断后从断点继续,适合长周期复杂任务。
- 可扩展的代理技能链:与 adal、hermes、mastra 等代理框架主题关联,可作为更大规模多代理架构的规划模块。
技术架构
- 语言与运行时:纯 Python 实现,轻量级、易集成。
- 核心机制:基于 Markdown 解析与生成,配合任务状态机实现规划文件的读取、更新、状态迁移。利用模板引擎或文档 DSL 定义计划骨架。
- 代码结构亮点:
- 将规划逻辑抽象为独立 skill 模块,与 Claude Code 的 skill 加载机制适配。
- 通过文件系统 IO 实现“持久化内存”,避免复杂数据库依赖。
- 支持通过环境变量或配置文件注入上下文,灵活适配不同项目。
快速上手指南
- 环境准备:确保已安装 Claude Code 及 Python ≥ 3.10。
- 安装 skill:bash
claude skills install OthmanAdi/planning-with-files - 启用并运行:在 Claude Code 会话中直接调用:textskill 会自动在项目根目录生成规划文件,后续按提示推进即可。
/planning-with-files 开始一个新计划:“重构用户认证模块”
优劣势与适用场景
优势
- 计划产物为纯文本 Markdown,可读性、可审计性强,天然适合版本管理。
- 零额外服务依赖,部署和维护成本极低。
- 设计理念直接源自被验证的商业工作流(Manus),规划模式成熟。
劣势
- 对超大型、动态变化频繁的规划,文件锁与并发处理能力有限。
- 仅提供规划层的单点能力,不包含任务执行或资源调度。
- 高度绑定 Claude Code 生态,独立使用价值有限。
适用场景
- 个人开发者或小团队在 AI 辅助编码中进行中/长周期特性开发。
- 需要将规划作为产物交付、审查或与文档站结合的开源项目。
- 多代理系统中,作为“思考-规划”模块,输出结构化计划供其他代理消费。
社区与热度
- GitHub Stars:20,746,Fork 活跃度同步增长,属于热门前沿项目。
- 更新状态:截至记录显示最后更新为 2026-05-09,表明项目持续维护、跟进最新 AI 工具链。
- 生态关联:Topics 涵盖 Claude Code、Copilot Skills、Hermes、Mastra 等一线 AI 代理工具,呈现跨平台集成趋势,社区讨论与贡献活跃。
技术信息
- 💻 语言: Python
- 📂 Topics: adal, agent-skills, antigravity, claude, claude-code
- 🔗 访问 GitHub 仓库
数据更新于 2026-05-09 · Stars 数以 GitHub 实际数据为准