dev-workflow

dev-workflow 技能為 AI 輔助開發環境提供了一個結構化且具代理能力的框架，用於執行完整的軟體開發生命週期 (SDLC)。該技能專為構建生產級應用程式的開發人員與工程師設計，通過標準化的工具驅動方法，將專案從最初的構想轉化為實際部署。它利用模型上下文協議 (MCP) 工具與 Linear（需求追蹤）、Notion（文件）、GitHub（版本控制）及雲端供應商（基礎設施）等外部服務互動，確保每一項任務在進入生產環境前都經過追蹤、測試與驗證。

• 協調完整的開發生命週期：需求導入、分類、探索、規劃、編碼、測試、代碼審查、提交、部署與改進。

• 與 MCP 工具集成，包括 mcp__linear、mcp__notion、mcp__github 和 mcp__memory，實現具備上下文感知的任務執行。

• 使用基於 Go 的 Pulumi 實現基礎設施即代碼 (IaC) 自動化，確保在 Google Cloud Run 與 Firebase 上的部署具備可重現性。

• 實施嚴格的測試協議，包括使用 Playwright 進行端對端瀏覽器測試、使用 Postman/Newman 進行 API 驗證，以及透過標準測試運行程式進行單元測試。

• 支援多環境工作流程，並透過 GitHub Actions 實現自動化 CI/CD 流水線，處理安全掃描、代碼檢查與健康檢查。

• 針對分類提供決策邏輯：使用 OpenSpec 處理複雜的架構提案，並使用 TodoWrite 處理錯誤修復與常規任務。

• 使用者應使用「start」、「implement」或「work on」等自然語言觸發詞來啟動工作階段。

• 代理程式依賴 Linear 中的問題 ID 或 Notion 中的內容頁面作為輸入，以建立規劃階段的基礎。

• 請務必將經驗教訓捕獲至 Memory 儲存空間，以避免重複調試並提升代理程式未來的表現。

• 在觸發部署任務之前，確保所有代碼變更都經過標準審查流程，包括針對身份驗證或數據處理邏輯的安全掃描。

• 約束條件：此技能假設採用現代技術棧（Go、React/Next.js、Swift、Kotlin、Pulumi、Firebase），並需要預先配置的 GCP/Firebase 專案才能成功執行部署。

• 遵循定義的反模式：避免未經探索直接編碼、跳過 Linear 追蹤，或提交會使審查週期變得複雜的單體式提交。