如何用 Blueprint 将复杂目标转化为 AI 可执行的构建方案

解决多会话、多 Agent 协作时的上下文丢失问题：将一个简单的目标拆解为一系列自包含的执行步骤，让任何一个全新的 AI Agent 都能在不阅读历史记录的情况下直接接手并完成特定任务。

为什么需要这个技能

在进行大型工程项目时，单一的对话会话往往会因为 Token 限制或上下文漂移而失效。如果将任务交给多个 Agent 或在多个 PR（拉取请求）中分批完成，通常需要重复喂入大量背景资料。

Blueprint 解决了这个问题。它生成的不是简单的 Todo List，而是一个“冷启动”构建计划。计划中的每一个步骤都携带了该步骤所需的完整上下文简报，这意味着即使是一个全新的 Agent 实例，也能在无需回顾之前 10 轮对话的情况下，直接执行当前步骤并保证质量。

适用场景

• 多 PR 迭代：任务过于复杂，需要拆分为 3 个以上的 PR 才能完成。
• 多 Agent 协作：计划由一个强模型（如 Claude 3.5 Sonnet）制定，由多个轻量模型执行。
• 对抗性评审：在实际编码前，需要一个独立的 Agent 对执行计划进行压力测试和逻辑漏洞审查。
• 并行开发：需要识别哪些步骤可以并行执行，从而构建依赖图。

核心工作流

通过调用 /blueprint <项目名> <目标>，AI 将执行以下流程：

1. 研究 (Research)：扫描代码库，读取项目内存，执行预检。
2. 设计 (Design)：将目标拆分为“单 PR 规模”的步骤，识别并行可能性并分配模型等级。
3. 草拟 (Draft)：基于结构化模板生成计划，包含分支工作流、CI 策略和回滚方案。
4. 评审 (Review)：将计划交给最强模型进行对抗性评审，确保逻辑闭环。
5. 注册 (Register)：保存最终计划并更新项目内存。

使用示例

示例 1：数据库迁移

/blueprint myapp "migrate database to PostgreSQL"

示例 2：插件提取

/blueprint antbot "extract providers into plugins"

下载和安装

下载 blueprint 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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