Individual skill

planning-with-files-de

Persistente dateibasierte Planung für mehrstufige Arbeit mit KI-Agenten. Hält task_plan.md, findings.md und progress.md auf dem Datenträger; Lebenszyklus-Hooks speisen ausgewählten Planungskontext des Projekts ein. Die automatische Wiederherstellung liest nur die Planungsdateien des Projekts. Nur ein ausdrücklicher Aufruf von session-catchup.py --metadata darf lokale Sitzungsmetadaten desselben Projekts prüfen; --replay darf begrenzte, nonce-gerahmte Auszüge ausgeben. Der optionale Gate-Modus kann nur bei Unterstützung durch den Host eine Fortsetzung anfordern und führt niemals in Markdown angegebene Befehle aus. Der Skill hat keinen Netzwerk-Uploadpfad. Verwenden für Forschung oder Arbeit mit mehr als 5 Tool-Aufrufen.

skills/i18n/planning-with-files-de/SKILL.md

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Source commit 2362ca385ad74f061aa0e7b73f56543a4b7e6df2

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Matches the observed repository HEAD
Yes
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Yes
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No
Skill scan complete
No
Observed behavior
Network or broad shell
Last checked
Nov 9, 2026

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Repository context

Repository stars (not skill ratings)
28,000
Repository last updated
Nov 10, 2026
License
MIT

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# Dateiplanungssystem

Arbeite wie Manus: Verwende persistente Markdown-Dateien als deinen „Festplatten-Arbeitsspeicher".

## Schritt 1: Projektzustand wiederherstellen

**Bevor du fortfährst**, ermittle das Planverzeichnis, das diese Aufgabe besitzt:

1. Verwende das installierte `scripts/resolve-plan-dir.sh` (oder `.ps1`) mit dem `PLAN_ID` und `PWF_PLAN_ROOT` des Hosts. Lies `task_plan.md`, `progress.md` und `findings.md` aus genau diesem Verzeichnis.
2. Wenn ein expliziter Selektor abgelehnt wird oder die Sitzungsisolation bei mehreren Plänen ohne `PLAN_ID` aktiv ist, korrigiere die Bindung und falle nicht auf eine andere Aufgabe zurück. Die alten Dateien im Projektstamm gelten nur, wenn kein Selektor und kein benannter Plan zutreffen.
3. Führe `git diff --stat` aus, um noch nicht dokumentierte Codeänderungen zu erkennen.

Alle folgenden Planungsdateinamen beziehen sich auf dieses ausgewählte Verzeichnis. Bei parallelen Aufgaben muss jeder Host vor dem Start festgelegt sein oder ein separates Worktree verwenden; ein Export in einem Kindprozess ändert die Host-Umgebung nicht. Ein Orchestrator besitzt den gemeinsamen Plan und die Zusammenfassungen, Worker nutzen zugewiesene Dateien oder Ledger.
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