如何开始一个需求（Kickoff）

从零开一个需求的启动手册。角色/权限见 roles-and-permissions.md，闭环见 closed-loop.md，模型见 model-routing.md。

前提：谁是 Coordinator

你（发起编排的强模型会话）就是 Coordinator (PM) / 产品。 你负责写文档、拆任务、编排、终检，不亲自写代码、不亲自跑测试。开发和测试是另起的 worker agent；具体 CLI、模型、reasoning effort 和执行模式必须先读项目覆盖层 docs/ack/project.md，禁止照抄未核对的默认命令。

第 0 步：给 Coordinator 的开场指令（复制改需求）

我要做一个新需求：<一句话需求>。
你作为 ack 的 Coordinator(PM)，按 ACK Skill 的 references 规范执行：

1. 先读 docs/ack/project.md、references/roles-and-permissions.md、closed-loop.md、optimization-method.md。
2. 写产品文档到 docs/（PRD / 交互 / 验收），把需求拆成任务，每个任务的验收写成可观测信号（可见文本 / API 结果 / 交互结果）。
3. 把任务写进 docs/ack/tasks.yaml（只有你写），跑 validate 校验结构。
4. 先把「产品文档 + 任务拆分 + 验收信号」给我确认，不要急着派发。
5. 我确认后，按 ack 闭环循环：先按 docs/ack/project.md 校验 Developer/Test worker 启动命令，
   dispatch 开发 → worker_done → dispatch 测试独立复测 → 你读证据终检 → 回写 tasks.yaml；
   每个任务最多三轮，三轮不过记 leftover 并升级我复盘。

第 1 步：Coordinator 产出（确认前）

产品文档 → docs/PRD-<feature>.md 等（Coordinator R/W）。
任务板 → docs/ack/tasks.yaml，每条任务带 expected + verification，验收写成可观测信号（见 optimization-method.md §1）。
校验结构：

python3 <ack-skill-dir>/scripts/validate_tasks.py docs/ack/tasks.yaml

停下来给人确认——这是强模型该花时间的地方，不要跳过。

第 2 步：决定 worktree

见 closed-loop.md §「子任务放哪」：

需求大 / 要并行 / 要保基线分支干净 → 新建隔离 worktree。
小改动 / 串行修复 → 当前 worktree 起子 agent。

第 3 步：复用或启动 worker

先读 docs/ack/project.md 的项目覆盖规则，再按 orca-adapter.md §「解析并复用 worker」执行：先列出现有终端和活跃任务，优先复用同 worktree、同角色、配置兼容且空闲的 worker。只有没有可复用项时才创建新终端；如果项目提供 validate_worker_command.py，校验未通过时不得创建。

# Codex 示例（模型与执行模式以项目覆盖层为准）
DEV_CMD='codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox -m gpt-5.6-terra -c model_reasoning_effort=medium'
TEST_CMD='codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox -m gpt-5.6-luna -c model_reasoning_effort=low'
python3 <ack-skill-dir>/scripts/validate_worker_command.py --role developer --command "$DEV_CMD"
python3 <ack-skill-dir>/scripts/validate_worker_command.py --role test --command "$TEST_CMD"
orca terminal create --worktree active --command "$DEV_CMD" --title "ACK-DEV-CODEX-TERRA-1" --json
orca terminal create --worktree active --command "$TEST_CMD" --title "ACK-TEST-CODEX-LUNA-1" --json

# Cursor 示例
CURSOR_CMD='cursor-agent --yolo --model auto'
python3 <ack-skill-dir>/scripts/validate_worker_command.py --role developer --command "$CURSOR_CMD"
orca terminal create --worktree active --command "$CURSOR_CMD" --title "ACK-DEV-CURSOR-AUTO-1" --json

上面的 terminal create 都是“没有空闲兼容 worker”时的兜底，不是每次 kickoff 的固定动作。新 worktree 时先 orca worktree create --name <feature> --base-branch <base>，再解析该 worktree 的 worker。选型与升级见 model-routing.md。新建终端后、dispatch 前必须读取启动信息，确认实际 CLI、模型和 reasoning effort；派发后把实际 handle 写入对应任务的 dispatch.worker。

第 4 步：跑闭环（每个任务）

task-create → dispatch 给 DEV → 等 worker_done
  → 回写 fixed_by_dev → dispatch 给 TEST 复测 → 等 retest_result
  → Coordinator 读证据终检 → 过则 verified，不过则 failed_retest 再派 DEV（最多累计 3 轮）
  → 三轮失败：leftover，升级复盘，继续下一个

具体命令见 orca-adapter.md（Orca）或 closed-loop.md §「手动模式」（无 Orca）；派发文案见 prompt-templates.md。

第 5 步：收尾

一轮结束时 Coordinator 必须能回答 optimization-method.md §「结束条件」的问题：哪些 verified、哪些 leftover、各失败几轮、工作树是否干净、还有没有未处理项。

一句话

产品文档 + 验收信号写在前（你，强模型）→ 按项目覆盖层校验并启动 DEV/TEST → 核对实际模型 → dispatch / 复测 / 终检循环 → 结论只落 tasks.yaml。

4.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape