lentree-generic-prj-scaffold
Introduction
给任何想从零起步一个新项目的人用：把「我想做个 X」这种模糊想法，一步步拆成明确需求、技术栈、文件结构，全程你拍板、AI 干活，每步留痕，不替你越权做决定。 🧩 它是干什么的 它不是「一键生成成品」的那种工具，而是帮你想清楚、再动手。 你抛一个想法，它会先帮你剖析、拆解、细化成能验收的需求点；再据此推导技术栈；再按需列出「体验层」工具包（动画、可视化、UI 组件、状态管理、实时通信等骨架覆盖不到的那些）；再设计目录结构——每一步都用你确认过的事实，不脑补、不硬塞。等你把结构点了头，它才真正建目录、生成 agent.md 和项目记录。 一句话：不是替你干活，是陪你想清楚再干。 ✅ 它能帮到你什么 你永远是拍板的人。技术栈、目录、基建档位，全摆出来让你选，你点头才落盘——它绝不自作主张。 先确认、后落盘。很多同类工具噼里啪啦建一堆目录，你回头发现不对再改，越改越乱。它先设计好结构给你确认，确认才动手，一步到位不返工。 不硬套万能模板。它按项目类型取骨架——网页前端、Python 服务、CLI 脚本、文档知识库、数据分析、内容创作，各有一套默认目录，再按你的需求增删。 每个目录都说得清来路。任何目录/文件都要能讲清「它服务哪条需求、哪项技术栈」，答不出就不该存在。 全程留痕。PROJECT_LOG.md 从你提需求到每次修改都记录，几个月后回来看一眼就懂当初为什么这么定。这也是你跨 Agent、跨设备无缝衔接同一个项目任务的关键——项目记录跟着项目走，换台机器、换个 agent 接手也不断档。 按规模配基建。小工具只加该有的，不硬塞 CI/测试；跨人、长期、复杂的项目才上完整档（CI、覆盖率门禁）。小项目不累赘，大项目不迁就。 考虑到 AI 参与开发。会先问一句手动还是 AI 开发：手动按你已有积累选顺手栈；AI 开发则选适合 AI 写、易验证、少返工的栈（类型安全、生态成熟、带 lint/test 工具链），并给一份候选清单。 分步开发、全程不慌。AI 开发项目会生成一份「落地顺序 / 里程碑计划」，明确先做地基、再做核心、最后体验层；并约定每完成一站就停下给你看成果、你点头才进下一站。过程中你有时会先看到「框架/部分功能」，属正常——那是分步干活，不是 AI 没做完；它也会提醒 AI 每次交付都跟你交代整体进度。 🛠️ 怎么用 安装（在你用的 AI agent 里）： npx skills add Roign/lentree-skills@lentree-generic-prj-scaffold 触发——装好后，对它说一句自然的话即可，比如： 「帮我从零搭一个新项目」 「我要做个 XX，你按这个流程带我走一圈」 它识别到"新建 / 搭建 / 起步一个项目"就会进入流程。之后你只要在关键节点表态，其余交给它推导。 🗺️ 它怎么带你走完一个项目 主线一句话：先确认（需求 → 技术栈 → 按需体验层工具包 → 结构）→ 后落盘（建目录 → 写 agent.md → 建项目记录）。 需求澄清——需求明确就采纳；模糊就帮你拆解成需求点，顺带问手动/AI 开发、判断项目规模。 技术栈——从需求点倒推（不是"我会什么上什么"），每项说明用来做什么、为什么选它，列候选让你选。 体验层工具包（可选）——只有当需求涉及骨架覆盖不到的动画、可视化、复杂交互、媒体、数据增强、编辑类需求时才触发。它推导出匹配的工具包候选（GSAP、Motion、Rive、d3、UI 组件库、状态管理、实时通信…），每项标"用来干嘛、服务哪条需求"，让你挑。纯逻辑项目整步跳过。 文件结构——按类型套默认骨架、按需求微调，每个目录说出服务哪条需求。这里把「结构 + 要不要最小可运行入口 + 基建档位」合成一个完整方案，一次性给你看。 落盘——你点头后，才真建目录、写 agent.md、建 PROJECT_LOG.md、补齐对应文件。 🕒 你只需要参与三次（可选步骤触发时四次） 其余全由它推导： 节点 你要做的 ① 需求 确认 / 修正需求点清单（含手动/AI、规模） ② 技术栈 确认或换成你想要的 ②+ 体验层工具包 （可选） 仅触发时——挑骨架覆盖不到的动画/可视化/组件/状态/实时等工具包 ③ 结构方案 对「结构 + 最小可运行 + 基建档位」这个整体方案点头 就这三步（外加可选那次工具包挑选）。第 5 步纯执行，不打扰你。次数少，但每步都关键。 🎯 它适合什么项目 网页前端、Python 服务/应用、CLI 脚本工具、文档知识库、数据分析/调研、内容创作（视频/设计/写作），以及各类「从零起步」的雏形想法。只要你想先想清楚再动手，它就派得上用场。 Lentree 出品 · 面向开放 agent skills 生态 · 先确认、别拍板、留痕
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