forge-dev

文档落地路径：遵循 forge-doc-policy 规范。完整白名单 + frontmatter schema 见 ~/.claude/skills/forge-doc-policy/doc-paths.md。 当前文档加载顺序：先读项目 CLAUDE.md、docs/README.md、docs/INDEX.md， 再读相关根级当前真相源和 .features/{feature-id}/feature-spec.md。 详细规则见 ~/.claude/skills/_shared/current-doc-loading.md。

/forge-dev：开发调度器

接力 /forge-prd 或 /forge-brainstorm 的产出，调度设计、工程、QA 子技能完成开发交付。

全程中文。

前置脚本（每次先运行）

检测：当前分支与项目根目录、项目环境（Node / Python / Go / Rust / Makefile）、Playwright 可用性、 .forge/dev-state.json 未完成流水线、.features/_registry.md 注册表、brainstorm 思考文档。 脚本全文见 references/orchestration-details.md「前置检测脚本」。

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流程

读取 PRD 迭代摘要
  → 项目类型判断（frontend / backend / fullstack）
  → Discussion 阶段（结构化偏好收集，识别灰区）
  → Research 阶段（技术调研，基于知识+代码扫描+按需搜索）
  → 产出 RESEARCH.md
  → 分析变更 + 调研结果，判断需要哪些子 skill
  → 列出建议的执行计划，用户确认
  → Wave 并行调度子 skill（每个子 skill 在独立上下文执行）
  → 汇总交付结果

全程中文。

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上下文工程（核心设计）

问题：随着会话上下文窗口被填满，AI 输出质量会逐步劣化（context rot）。

解决方案：主调度器只做编排，真正的工作发生在子 agent 的独立上下文中。

原则

1. 主上下文只做调度 — 读取 PRD、判断计划、协调子 agent，不做具体实现
2. 子 skill 在独立上下文执行 — 使用 Agent 工具启动子代理，每个子 skill 拥有全新的上下文窗口
3. 精准传递上下文 — 只传递子 skill 需要的文档路径和指令，不传递无关信息
4. 结果汇总回主上下文 — 子 agent 返回执行摘要，主调度器汇总为交付报告

子 skill 调用方式

使用 Agent 工具，prompt 中包含：
1. 子 skill 的完整指令（从 SKILL.md 读取）
2. 项目路径和 PRD 路径
3. 本次变更的具体内容（从 PRD 迭代摘要提取）
4. 前序子 skill 的产出路径（如 DESIGN.md）
5. RESEARCH.md 路径（如有）

关键约束：

• 每个 Agent 调用只执行一个子 skill
• 模型路由（Superpowers v5 实践）：机械型子任务（跑测试、批量重命名、模板填充）给 Agent 传 model: sonnet 用便宜模型；判断型子任务（架构、设计、审查）保持默认模型，不降级
• 不要在主上下文中重复子 skill 的工作
• 子 agent 完成后，读取其产出文档确认结果，而非依赖其返回的文本
• 传递 Feature Spec：如果 .features/{feature-id}/feature-spec.md 存在，SHALL 将其路径和关键内容（行为场景 + 验收检查表）传递给 forge-eng 和 forge-qa 子 agent
• forge-eng 行为约束：告知 forge-eng 子 agent 每完成一个功能点后，SHALL 自验对应的 Given/When/Then 场景，确认 PASS 后再继续下一个功能点

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模式说明

交互模式（默认）

在 3 个硬卡点暂停等待用户确认：

1. Discussion 完成后 — 确认偏好收集是否完整
2. Research + 执行计划确认 — 调研结果 + 建议的执行计划
3. 所有子技能完成后 — 交付总结确认