SuperAPI AI 工具集

bmad-shard-pro

写作与研究

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更新于 11-03 06:15

技能介绍

bmad-shard-pro 是 bmad-code-org/bmad-method 体系中的一个技能,用途是让长文档对智能体更“便宜、更安全”地可读。它面向的是后续读取该文档的智能体:这个读者可能不会搜索,也可能只看到文件开头约 200 行就决定下一步打开什么,因此从它看到的部分就应能判断任意事实位于哪里。

主要能力与使用方式:

评估。技能会先对输入运行 outline,给出三种结果中的一种建议,并说明理由:保持原样(文档足够短或已有良好指引)、生成详细目录(文件仍为一个文件,在顶部附近加入目录,适合读者会搜索、按行范围读取,或工具要求单文件的情况)、忠实拆分(把源文档逐字切分为多个分片并配地图,适合读者整文件加载或需要逐块维护的情况)。如果用户明确要求某种结果,会优先按用户要求推荐,除非大纲显示会损害可读性。

规划。拆分按字符衡量,每片约 3 到 14 KB;不会在表格、步骤列表或图表内部切分;分片名用 kebab-case 描述内容,且不以文档类型前缀开头,避免被通配加载误判。汇总视图(矩阵、登记表、术语表)保持完整。地图摘要要让有具体问题的读者能判断该分片是否相关;源文档中同一事项出现两个值时,各相关分片摘要都会注明并指向另一分片,不擅自取舍。

构建与校验。技能通过脚本执行构建或生成目录;拆分后源文件移入 .source/,分片成为文档主体;后续修改计划可编辑后重新构建。完成后运行检查,忠实拆分后使用 --rebuild 重建校验,并修复所有失败项。它还会把结果和用户的每次更改或决定记录到 .memlog.md 中。

适用场景:超长 PRD、规范、需求清单等需要被智能体分块读取的文档;需要保留原文一字不差、又希望降低单次读取成本的场合;需要长期分块维护的文档。

限制与注意事项:转写稿、聊天导出、邮件线程、会议记录属于待处理材料而非待拆分文档,会被提示先走 bmad-ingest 或先加工;非 markdown 或纯文本文件(如 .docx、PDF、HTML)需要先转换为 markdown。技能自身的发现与判断只写入报告和 memlog,不写入分片,分片只保留源文档原话。拆分后链接检查可能报告失效链接,需由用户决定是否修复。