Code Dev Toolkit Free

规划、实现、验证、测试的完整编码工作流,支持个人偏好记忆与步骤化开发

代码开发工具包免费版

概述

代码开发工具包免费版为个人开发者提供结构化的编码工作流。工具遵循"请求 → 规划 → 执行 → 验证 → 交付"的五步流程,帮助开发者系统化地完成编码任务。用户完全控制执行节奏,工具提供指引而非自动执行。

免费版聚焦个人开发场景,提供偏好记忆、任务拆分、验证建议等核心能力。

核心能力

1. 五步开发工作流

text

请求 → 规划 → 执行 → 验证 → 交付

步骤	说明	产出
请求	理解用户需求	明确的开发目标
规划	拆分为可测试步骤	步骤化任务清单
执行	按步骤实现代码	可验证的代码变更
验证	每步独立验证	测试结果与截图
交付	全量测试后交付	最终交付物

输入: 用户提供五步开发工作流所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行五步开发工作流操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回五步开发工作流的执行结果,包含操作状态和输出数据。

2. 用户偏好记忆

text

~/code/
  - memory.md    # 用户提供的偏好(仅按需存储)

bash

# 首次使用时创建目录
mkdir -p ~/code

偏好记忆规则:

用户说	动作
"记住我偏好 X"	添加到 memory.md
"以后别再做 Y"	添加到 memory.md 的 Never 区域
(未明确要求)	不存储

输入: 用户提供用户偏好记忆所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行用户偏好记忆操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回用户偏好记忆的执行结果,包含操作状态和输出数据。

3. 步骤化任务拆分

text

原始请求: "实现用户认证系统"

拆分后:
1. 创建用户数据模型 (可独立验证)
2. 实现密码哈希工具 (可独立验证)
3. 实现注册端点 (可独立验证)
4. 实现登录端点 (可独立验证)
5. 添加 JWT 令牌签发 (可独立验证)
6. 编写单元测试 (可独立验证)

输入: 用户提供步骤化任务拆分所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行步骤化任务拆分操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回步骤化任务拆分的执行结果,包含操作状态和输出数据。

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

4. 验证检查清单

完成阶段	建议操作
每个函数	建议运行单元测试
UI 变更	建议截图验证
交付前	建议运行完整测试套件

输入: 用户提供验证检查清单所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行验证检查清单操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回验证检查清单的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：测试的完整编码工、支持个人偏好记忆、与步骤化开发、面向个人开发者的、代码开发工作流工、提供规划、测试的完整开发流、核心能力、请求到交付的五步、步骤化任务拆分与、代码审查与架构规、划指引等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

使用场景

场景一: 个人项目功能开发

从需求到交付的完整开发流程。

bash

# 1. 提出请求
请帮我实现一个待办事项 API

# 2. 获取规划
# 工具会拆分为可测试步骤:
# 步骤1: 创建数据模型
# 步骤2: 实现 CRUD 端点
# 步骤3: 添加输入验证
# 步骤4: 编写测试

# 3. 逐步执行与验证
# 用户决定何时进入下一步
# 每步完成后建议验证

# 4. 交付前全量测试
请运行完整测试套件,确认所有测试通过

场景二: 代码重构与优化

对现有代码做结构化重构。

bash

# 重构请求
请重构 src/database/connection.py
目标: 提取连接池逻辑到独立模块

# 规划拆分:
# 1. 分析现有连接逻辑
# 2. 提取连接池类
# 3. 更新原有代码引用
# 4. 验证功能不变
# 5. 运行回归测试

场景三: 技术方案规划

在编码前做技术方案规划。

bash

# 方案规划
请帮我规划微服务通信方案
要求: 对比同步与异步通信的优劣
输出: 方案对比 + 推荐选择 + 实现步骤

# 规划产出:
# 1. 同步方案(HTTP)优劣分析
# 2. 异步方案(消息队列)优劣分析
# 适用场景
# 4. 推荐方案与理由
# 5. 实现步骤拆分

快速开始

第一步: 初始化工作区

bash

# 创建偏好存储目录
mkdir -p ~/code

# 创建偏好模板(可选)
cat > ~/code/memory.md << 'EOF'
# 开发偏好

**结果处理**: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。


## 偏好
(此处存储用户明确要求记住的偏好)

## 禁止
(此处存储用户要求避免的事项)
EOF

第二步: 检查已有偏好

bash

# 工具会自动检查 memory.md
# 如果存在,读取用户偏好作为开发上下文

第三步: 发起开发请求

bash

# 直接描述需求
请帮我实现文件上传功能,支持图片和文档

# 或指定详细要求
请实现文件上传功能:
- 支持格式: jpg, png, pdf, docx
- 最大大小: 10MB
- 存储到本地 /uploads 目录

第四步: 按流程推进

bash

# 规划完成后,逐步执行
请执行步骤1: 创建上传文件的数据模型

# 每步完成后验证
请运行步骤1的单元测试

# 全部完成后交付
请运行完整测试套件并交付

示例

工作区结构

text

~/code/
  - memory.md           # 用户偏好
  - planning.md          # 任务拆分模板
  - execution.md         # 执行流程指引
  - verification.md      # 验证检查清单
  - state.md             # 多任务状态追踪
  - criteria.md          # 用户验收标准

偏好记忆格式

markdown

# 开发偏好

## 编码风格
- 语言: Python
- 风格: 遵循 PEP 8
- 测试: 每个函数必须有单元测试

## 框架偏好
- Web: FastAPI
- ORM: SQLAlchemy
- 测试: pytest

## 禁止事项
- 不使用 print 调试,用 logging
- 不硬编码配置,用环境变量
- 不跳过错误处理

验证检查清单

markdown

# 验证清单

## 每个函数完成后
- [ ] 单元测试通过
- [ ] 无类型错误
- [ ] 无 lint 警告

## UI 变更后
- [ ] 截图验证视觉效果
- [ ] 响应式布局检查

## 交付前
- [ ] 完整测试套件通过
- [ ] 代码审查完成
- [ ] 文档已更新

最佳实践

1. 规划先行

编码前必须规划,将请求拆分为可独立验证的步骤:

text

好的拆分:
1. 创建数据模型 (可测试: 模型实例化正确)
2. 实现核心逻辑 (可测试: 输入输出正确)
3. 添加 API 端点 (可测试: 端点响应正确)
4. 编写集成测试 (可测试: 端到端流程正确)

不好的拆分:
1. 实现所有功能 (太大,无法独立验证)

2. 用户控制节奏

原则	说明
提供指引	工具提供流程指引,不自动执行
用户决定	用户决定何时进入下一步
显式请求	子任务委派需用户明确要求

3. 避免常见陷阱

陷阱	解决方案
交付未测试代码	始终先验证再交付
过大的代码变更	拆分为可测试的小块
忽略用户偏好	先检查 memory.md

4. 隐私与安全

text

数据保留在本地:
- 仅存储用户明确要求保存的偏好
- 存储在 ~/code/memory.md
- 不发送到外部服务

数据不离开本机:
- 本工具不发起网络请求
- 不访问 ~/code/ 和用户项目以外的文件
- 不自动修改 SKILL.md 或辅助文件

常见问题

Q1: 免费版会自动执行代码吗?

不会。免费版提供工作流指引,用户完全控制执行节奏。工具建议验证时机,但不自动执行。

Q2: 偏好记忆会存储什么?

仅存储用户明确要求记住的内容。用户未明确要求的事项不会被存储。

Q3: 可以同时处理多个任务吗?

免费版支持基本的多任务状态追踪,但建议一次专注一个任务,确保质量。

Q4: 工具会访问我的其他文件吗?

不会。工具仅访问 ~/code/ 目录和用户当前项目,不访问其他文件。

Q5: 如何更新已存储的偏好?

直接告诉工具:"记住我偏好改用 X 框架",工具会更新 memory.md。

依赖说明

运行环境

• Agent 平台: 支持读取 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供

API Key 配置

• 本工具基于 Markdown 指令驱动,无需额外 API Key
• 本工具不发起任何网络请求

可用性分类

• 分类: MD+EXEC(纯 Markdown 指令,部分功能需要 exec 命令行执行能力)
• 说明: 通过自然语言指令驱动 Agent 提供编码工作流指引
• 离线可用: 是,完全在本地运行,不发起网络请求

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

已知限制

• 需LLM支持,无LLM环境不可用
• 复杂业务场景建议结合人工经验判断
• 执行效率受模型能力与网络环境影响
• 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力