Appearance
项目语境初始化解决的是 AI 工程技能接入真实仓库前的配置问题。它让 AI 先确认 Issue tracker、状态标签、CONTEXT.md、ADR 和领域文档位置，再开始生成 PRD、拆 Issue、分诊、诊断 bug 或写测试。没有这一步，多个技能很容易各用一套假设。
AI 使用工程技能前怎么配置项目语境：Issue tracker、标签和领域文档
下载 setup-matt-pocock-skills 中文版 Skill ZIP
一条 Prompt 可以独立使用。
一组工程技能不行。
只要技能之间会交接信息，就必须先统一项目语境。Issue 放在哪里，标签叫什么，需求文档写到哪里，ADR 要不要读，这些问题不说清，AI 会自己补答案。
补错了，后面每一步都跟着歪。
先确认工作流，不要先生成文件
项目语境初始化不是安装脚本。
它更像开工前的对表：让 AI 看一遍仓库已有规则，再把不能靠代码判断的地方交给你确认。
适合先确认这些内容：
- Issue tracker 用 GitHub、GitLab、Jira、Linear，还是本地 Markdown。
- 任务状态用哪些标签表示。
- 需求、PRD、ADR 和领域文档放在哪里。
- 哪些目录是 AI 可以改的，哪些需要先问。
- 生成的新任务应该给人处理，还是给 Agent 处理。
这些信息不是越多越好。够后续技能稳定执行就行。
Issue tracker 决定输出去哪里
to-prd、to-issues、triage 这类技能都会产生任务记录。
如果项目没有统一 Issue tracker，AI 很容易把 PRD 写进一个临时 Markdown，又把拆出来的任务写到另一个地方。下一轮再接着做时，它可能找不到前一轮的结果。
个人项目可以先用本地 Markdown。
团队项目最好接真实 Issue tracker，因为状态、负责人、评论和历史记录都在那里。
关键不是工具名字，而是让 AI 明确：任务记录的唯一位置在哪里。
标签映射要先说清
分诊技能常见一组标准状态：
needs-triageneeds-infoready-for-agentready-for-humanwontfix
真实仓库未必这么命名。
有的项目用中文标签，有的项目用 status:ready，有的项目根本没有标签，只靠看板列。初始化时要把“标准角色”和“真实项目状态”对应起来，避免 AI 自己创建一堆重复标签。
标签映射不复杂，但必须由人确认。
领域文档决定 AI 用什么词
diagnose、tdd、improve-codebase-architecture 这类技能不只看代码。
它们还需要知道项目里的词怎么用。
单体项目可能只有根目录 CONTEXT.md 和 docs/adr/。多业务项目可能需要 CONTEXT-MAP.md 指向不同领域。没有这些入口，AI 会把通用软件词汇套进你的项目，写出来的 PRD、Issue 和测试就会和团队语言对不上。
项目语境初始化要做的不是重写文档，而是告诉 AI：需要理解业务词时，先读哪里。
给 AI 的可复制 Prompt
md
请先做项目语境初始化，不要直接实现功能。
请检查当前仓库里是否已有：
- CLAUDE.md / AGENTS.md
- CONTEXT.md 或 CONTEXT-MAP.md
- docs/adr
- Issue tracker 或本地任务目录
- triage 标签或任务状态说明
输出：
1. 你已经能从仓库确认的信息。
2. 仍需要我决定的信息。
3. 每次只问我一个配置决策。
在我确认之前，不要创建或修改配置文件。这个 Prompt 适合把一组技能接进真实仓库前使用。只试一个独立 Prompt 时，不一定需要这么完整。
容易怎么用错
最常见的错误，是让 AI 静默决定配置。
它可能会默认你用 GitHub Issues，默认标签叫 ready-for-agent，默认 ADR 放在 docs/adr/。这些默认值看起来合理，但只要和真实项目不一致，后面自动化越多，偏差越大。
另一种错误，是把初始化做成很重的治理流程。个人项目不需要上来就补完所有文档。先定任务在哪里、状态怎么映射、领域文档入口在哪里，已经能解决大部分协作问题。
你可能还需要
同类技能：
来源说明
这篇改写自 setup-matt-pocock-skills 的使用场景，但公开讲法按通用工程技能整理。重点不在某个 skill 仓库，而在接入 AI 工作流前先统一项目语境。