使用 Squirrel 实现 AI 全生命周期软件开发 #

解决 AI 编程中缺乏系统工程方法的痛点：通过 Squirrel 预设的 8 阶段工程管线，让 AI 从简单的“写代码”转变为能够自动检测项目状态、制定计划、执行构建并确保交付质量的专业开发者。

为什么需要这个技能 #

大多数 AI 编程助手在处理复杂任务时容易陷入“碎片化修改”：写完代码就结束，不考虑测试，不更新文档，甚至在修复 Bug 时引入新问题。

Squirrel 将软件开发标准化为一个 8 阶段的流水线。它不仅能写代码，还能自动判断项目处于什么阶段（是从零开始的 Greenfield，还是已有的成熟项目），并根据状态决定从哪个环节切入，确保产出的是生产级别（Production-grade）的代码而非简单的 Demo。

适用场景 #

• 新项目启动：从零开始构建功能，需要 AI 完成从需求分析到部署配置的全过程。
• 既有项目维护：在成熟代码库中修复 Bug 或添加新功能，且要求不破坏现有架构。
• 质量补齐：为现有项目快速补充单元测试、Lint 检查和生产级 README 文档。
• 复杂任务交付：当你对 AI 说“帮我实现这个功能”并希望它交付一个包含测试和文档的完整包时。

核心工作流 #

1. 状态自动检测 #

Squirrel 首先扫描目录，将项目归类为：

• Greenfield（绿地模式）：空目录 $\to$ 执行全部 8 个阶段。
• In-Progress（进行中）：有源码但无测试/文档 $\to$ 先审计后改进。
• Mature（成熟模式）：具备源码、测试、CI 和文档 $\to$ 仅进行定向优化。
• Targeted（定向模式）：具体 Bug 修复 $\to$ 缩短路径，快速验证。

2. 8 阶段工程管线 #

1. Discover（探索）：审计现有代码或搜集需求。
2. Plan（规划）：制定包含依赖关系和完成标准的具体任务清单。
3. Build（构建）：编写或修改代码。
4. Test（测试）：运行现有测试并编写新测试，目标覆盖率 70%+。
5. Bug Hunt（除虫）：通过静态分析和手动评审寻找漏洞。
6. Polish（打磨）：执行 Lint 格式化、类型检查，删除死代码。
7. Document（文档）：更新 README 和行内文档。
8. Ship（交付）：最终核对清单，确保测试通过且无秘钥泄露。

3. 三次尝试恢复机制（3-Strike Rule） #

• 第一次失败：修复具体错误 $\to$ 重新运行测试。
• 第二次失败：重新阅读代码 $\to$ 尝试不同方案。
• 第三次失败：停止操作 $\to$ 回滚代码 $\to$ 记录失败原因并询问用户。

下载和安装 #

下载 squirrel 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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