opence

面向 AI 协作开发的复合式工程流程（Plan / Work / Review / Compound / Archive）。

opence 不是“命令集合”，而是一套可落地的工作流：先把变化写清楚，再编码；把评审变成明确的风险清单；最后把经验沉淀成可复用的规范和技能。

工作流理念

- 规格是事实：specs/ 描述已经上线的系统行为。
- 变更是提案：changes/ 记录即将发生的改动与理由。
- 计划驱动实现：代码是对 tasks.md 的逐条兑现。
- 评审优先风险：先找缺陷与回归，再谈风格。
- 复利积累：把学到的东西写进 docs/solutions/ 和技能。

五阶段流程

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目的：把“要做什么、为什么做、影响范围”写成可审阅的计划。

输出产物：
- proposal.md：变更目的与影响
- tasks.md：可执行的实现清单
- design.md：必要时的技术决策（可选）
- specs//spec.md：变更的规格增量

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目的：按任务清单实现，持续同步状态。

输出产物：
- 代码变更
- tasks.md 进度更新（完成项勾选）

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目的：发现缺陷、风险、测试缺口，并按严重性排序。

输出产物：
- 带文件路径的审查清单
- 未覆盖场景与测试建议

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目的：沉淀经验，形成可复用的团队记忆。

输出产物：
- docs/solutions/ 中的问题与解决记录
- 必要时新增/更新技能

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目的：将已完成的变更归档，把规格增量合并到主规格中。

输出产物：
- changes/archive// 归档的变更
- 更新后的 specs/ 主规格文件

目录结构与文件含义

``
opence/
├── project.md # 项目约定与团队规则
├── AGENTS.md # AI 助手运行规则入口
├── specs/ # 现状规范：系统“已经是什么”
│ └── [capability]/
│ ├── spec.md # 需求与场景（规格真相）
│ └── design.md # 技术模式与约定（可选）
└── changes/ # 变更提案：系统“将要是什么”
├── [change-id]/
│ ├── proposal.md # 为什么改、改什么、影响面
│ ├── tasks.md # 实施清单（必须可执行）
│ ├── design.md # 技术决策（可选）
│ └── specs/
│ └── [capability]/
│ └── spec.md # ADDED/MODIFIED/REMOVED 规格增量
└── archive/ # 已完成并归档的变更
`

规格与变更的关系

- specs/ 是现状真相，任何实现都以此为准。
- changes/ 是未来提案，只有被批准并归档后，才会反映回 specs/。
- 规格增量采用 ADDED / MODIFIED / REMOVED / RENAMED 结构。
- 每条需求至少包含一个 #### Scenario:，让验收与测试具象化。

技能与工具集成

opence 会为不同 AI 工具生成一致的技能入口：

- .claude/skills/opence-*/SKILL.md（Claude Code、OpenCode、Copilot）
- .codex/skills/opence-*/SKILL.md（Codex）
- .opencode/commands/opence/（OpenCode 原生命令）

这些技能确保各工具执行同一套 Plan/Work/Review/Compound/Archive 流程。

快速上手（最少命令）

`bash
npm install -g opence@latest
opence init
`

之后主要在 opence/ 目录内工作；更详细的命令和选项可在 CLI 帮助中查看。

适用工具

- Claude Code
- OpenCode
- Codex
- GitHub Copilot
- 兼容 AGENTS.md 的工具

示例

完整的 Plan/Work/Review/Compound/Archive 示例见 docs/examples/opence-change/`。